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clc,clear8 P. a" c- l, ]% E7 e
x1=[4.93 5.33 5.87 6.35 6.63 7.15 7.37 7.39 7.81 8.358 P, _( q' T7 x: U H- c
9.39 10.59 10.94 10.44];, ~; E/ q" R( k; P4 h
n=length(x1);
6 M/ u7 I! {, N$ |- unian=1990:2003;
0 I! Y# U4 r6 x- ~* k' \; \plot(nian,x1,'o-');
5 e2 R7 B; J, U: t8 p6 bx0=diff(x1);
& ~% B5 }# k( O6 y# qx0=[x1(1),x0]8 x, R* I5 V+ ]. `
for i=2:n. O6 W7 d8 M0 ^5 C
z1(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));
+ Q h2 ]: B" v" s: D; U5 vend
% _9 t4 ?1 ^2 _& y* Hz1, U5 D4 W: P1 e2 U/ d4 z2 }
B=[-z1(2:end)',z1(2:end)'.^2]: o! J. U- C' G, S: L
Y=x0(2:end)'
4 W! k9 h% @9 ?( | y0 Rabhat=B\Y %估计参数a,b 的值( b0 Q6 @" |+ c& F
x=dsolve('Dx+a*x=b*x^2','x(0)=x0'); %求解常微分方程) Z3 }+ t! {. D8 D J
x=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值" M) t/ P2 U" u# I( ]. L/ o" s
yuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值4 f( `: B6 m1 S6 I4 i
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- M! X5 ^# C8 t
之后,或者不使用该语句4 M, z: s; U u6 K+ r. }, |, M
yuce(16)=yuce(15);5 n% A6 z, ?& K& D* e
x1_all=[x1,9.92,10.71];
$ E( n* T, w3 C2 l3 Z7 Wepsilon=x1_all-yuce %计算残差
A/ w# L9 Q, `* tdelta=abs(epsilon./x1_all) %计算相对误差, }1 c7 y* v4 s# Q6 C
delta_mean=mean(delta) %计算平均相对误差
8 V- c6 @. h) Q: t9 y% tx1_all_0=x1_all-x1_all(1); %数据列的始点零化像
( [. ~0 V4 L9 ?6 \4 s) iyuce_0=yuce-yuce(1); %数据列的始点零化像
( P- J/ }* {. ss0=abs(sum(x1_all_0(1:end-1))+0.5*x1_all_0(end));; _/ ^* @- c3 [: h% {2 V
s1=abs(sum(yuce_0(1:end-1))+0.5*yuce_0(end));
) v+ [. o0 ~4 N1 G6 U, _/ Vtt=yuce_0-x1_all_0;
! C/ {7 e' O4 C+ D4 q2 `+ N" _2 j* Hs1_s0=abs(sum(tt(1:end-1))+0.5*tt(end));
2 G) I _ r# X% |, vabsdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) %计算灰色绝对关联度0 v7 N- \! {: V* ^) L
c=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) %计算标准差比值
, U" M9 k1 B/ F# C+ E- }# t请高手帮忙一下,里面哪里错误了,看了一个晚上,老是不对!!!!
9 d+ x2 d$ o! P% g- b这是Verhulst 预测模型 GM(1,1)改进过来的 |
zan
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