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标题: Verhulst 预测模型 [打印本页]
作者: xinzhiyong    时间: 2009-9-8 22:04
标题: Verhulst 预测模型
clc,clear
5 x+ O& A3 W: x, ?2 Tx1=[4.93 5.33 5.87 6.35 6.63 7.15 7.37 7.39 7.81 8.35
! Y) j1 c  M+ H2 M7 N% H9.39 10.59 10.94 10.44];
0 |( Q7 T8 W* B3 T$ nn=length(x1);: f4 f( c0 @& `/ z1 v$ v
nian=1990:2003;: Z. F7 y( q+ T- F7 L
plot(nian,x1,'o-');. n# u! s$ T; o- |8 U
x0=diff(x1);
5 ?/ V+ c  a! X3 H$ Px0=[x1(1),x0]( ?7 a  V: r2 U- C5 ]* @
for i=2:n% |. G) z% u6 r, t- {
z1(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));
. S9 k( N' |$ i6 z9 l8 t! `7 t6 kend) ]0 `! B5 Y1 j2 G; ?. h% `
z10 V5 d6 D% B5 @
B=[-z1(2:end)',z1(2:end)'.^2]( M  s$ d5 e8 a, F
Y=x0(2:end)'
& N) o$ x6 }, nabhat=B\Y %估计参数a,b 的值; q4 k6 F/ A. u4 p8 B2 }3 I
x=dsolve('Dx+a*x=b*x^2','x(0)=x0'); %求解常微分方程& f( J  P* t" e! e
x=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值/ O+ x% ~" y) P9 _8 Y# q) u& ~  E
yuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值
  [% {( ~5 a+ `2 P+ R9 u& {! mdigits(6); x=vpa(x) %显示微分方程的解，为了提高计算精度，把该语句放在计算预测值( o& r% i' z& X2 d
之后，或者不使用该语句
" E; b3 m$ f; j  Xyuce(16)=yuce(15);
0 u# K4 `+ ~7 r. Fx1_all=[x1,9.92,10.71];
2 b6 ~% y2 n+ Z' o1 `( W2 v: a% @epsilon=x1_all-yuce %计算残差& F! g, A2 W9 N  Z4 ]2 `( S
delta=abs(epsilon./x1_all) %计算相对误差" t/ H8 r& _& A' a- K5 u5 E8 y
delta_mean=mean(delta) %计算平均相对误差
( [" ?6 ?' y5 {: x3 D3 Nx1_all_0=x1_all-x1_all(1); %数据列的始点零化像
5 F2 f& {5 r  Dyuce_0=yuce-yuce(1); %数据列的始点零化像' e. z6 o* V. [/ f8 m: @! G
s0=abs(sum(x1_all_0(1:end-1))+0.5*x1_all_0(end));3 W; G! N/ r) |2 ^
s1=abs(sum(yuce_0(1:end-1))+0.5*yuce_0(end));' i1 s! X2 R8 t# U
tt=yuce_0-x1_all_0;" Z+ {+ Q9 a7 ?$ Z$ [
s1_s0=abs(sum(tt(1:end-1))+0.5*tt(end));
1 G4 F5 C! ?! r1 x- q$ K1 ]; c: {absdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) %计算灰色绝对关联度4 u2 I* D5 w9 }- s
c=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) %计算标准差比值
, }  Z" o( n% V/ W请高手帮忙一下，里面哪里错误了，看了一个晚上，老是不对！！！！ * W$ u* z' f  W, @& l
这是Verhulst 预测模型    GM（1，1）改进过来的
作者: ihear    时间: 2009-9-8 22:06
作者: wangxinzhi    时间: 2009-9-8 23:06
不会…………
作者: 杨帆    时间: 2009-9-8 23:09
clc,clear4 B% f/ L; ]) W
x1=[4.93 5.33 5.87 6.35 6.63 7.15 7.37 7.39 7.81 8.35 9.39 10.59 10.94 10.44];
& P! A4 L' d2 l! B/ U& k1 X* ^n=length(x1);) ^6 j# b# a6 _' ~* _# C
nian=1990:2003;
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x0=[x1(1),x0]
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Y=x0(2:end)'
' g1 E" r: A" ^4 D/ _abhat=B\Y %估计参数a,b 的值: Y" u$ N* Z' h2 u
x=dsolve('Dx+a*x=b*x^2','x(0)=x0'); %求解常微分方程" w  ~7 z' q2 f) {
x=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值
* g; H; n2 o9 C( O( E0 ?yuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值$ Z- P# k. [: O9 C# t8 w
digits(6); x=vpa(x) %显示微分方程的解，为了提高计算精度，把该语句放在计算预测值之后，或者不使用该语句
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x1_all=[x1,9.92,10.71];+ g& i4 N5 t0 J: l3 j0 A
epsilon=x1_all-yuce %计算残差
4 R9 @/ ]/ v4 P  w0 n2 zdelta=abs(epsilon./x1_all) %计算相对误差
* Y. k. v5 y+ ]5 tdelta_mean=mean(delta) %计算平均相对误差
5 c; t3 n6 L! |0 N# q' Yx1_all_0=x1_all-x1_all(1); %数据列的始点零化像5 M: O9 `* V1 |* q7 t; j( a! i
yuce_0=yuce-yuce(1); %数据列的始点零化像
! Z) b8 d; |, b0 E- Qs0=abs(sum(x1_all_0(1:end-1))+0.5*x1_all_0(end));0 W4 ]" Q3 M2 l& ]! Y$ M
s1=abs(sum(yuce_0(1:end-1))+0.5*yuce_0(end));
6 d5 H2 M9 j7 ttt=yuce_0-x1_all_0;
* v. [. c# a0 G: H7 r! ps1_s0=abs(sum(tt(1:end-1))+0.5*tt(end));
' r1 Z: G) K1 I6 G/ c/ `absdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) %计算灰色绝对关联度3 i5 v1 O0 d- Z$ W
c=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) %计算标准差比值 6 M, i+ a: Z* H- M! u4 T
+ {. [/ X7 c5 k
你数据输入有问题
作者: xinzhiyong    时间: 2009-9-9 22:37
xiexie,juejie
作者: d815856116    时间: 2009-9-10 10:10
我也不会  看不懂、、、、、、、
作者: liuxn_2005    时间: 2010-4-13 10:01
matlab 程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
作者: gssdzc    时间: 2010-6-17 22:04
是灰色理论的。谢谢
作者: liu123456cn    时间: 2010-8-1 10:42
高手帮忙啊！~~~~~~~~~求助
) C; _# N& j  K* P4 p8 s! M



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