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GM(1,1)预测模型的MATLAB程序求助,急!!!

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发表于 2009-8-28 06:52 |只看该作者 |倒序浏览
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GM(1,1)灰色模型的程序实现function GM1=fungry1(x0) %输入原始数据x0
$ q" C" V! M$ B  E+ I* D( NT=input('T=');%从键盘输入从最后一个历史数据算起的第T时点( m; [  s) a3 b4 {4 A( F
x1=zeros(1,length(x0));B=zeros(length(x0)-1,2);
! b& z& F4 ?) N0 P' eyn=zeros(length(x0)-1,1);Hatx0=zeros(1,length(x0)+T);
! ^4 N* ?6 _, v; {* k, sHatx00=zeros(1,length(x0));Hatx1=zeros(1,length(x0)+T);$ C: f) z' I/ u
epsilon=zeros(length(x0),1);omega=zeros(length(x0),1);: J  p/ ~. s7 n0 E1 X) I" P9 R
for i=1:length(x0)1 q$ ]8 r0 \7 p3 U& J/ Q% x
    for j=1:i
" w% \" f1 j" w8 b        x1(i)=x1(i)+x0(j);
3 \, }. I5 x$ H+ {5 `9 H6 g- u    end
% c0 c" [2 d7 ~9 f7 Eend+ n1 A0 @' m. O1 e2 _- q) z* g6 l
for i=1:length(x0)-15 ?9 a* G1 o+ P" X4 F( f: H! p
    B(i,1)=(-1/2)*(x1(i)+x1(i+1));8 Z. u6 I) s9 g) }& H5 {+ w; W- K
    B(i,2)=1;
! j% f9 r& F6 M  |' S* {    yn(i)=x0(i+1);
7 J6 ^$ N  I) y7 ]  Oend2 g2 c& l6 p. X- i1 f
HatA=(inv(B'*B))*B'*yn % GM(1,1)模型参数估计
6 |+ S& m! m9 a0 W3 \/ J3 Efor k=1:length(x0)+T
2 e) s! `" A* A4 S' k$ b. \, Z    Hatx1(k)=(x0(1)-HatA(2)/HatA(1))*exp(-HatA(1)*(k-1))+HatA(2)/HatA(1);
1 c$ t) M# j# W3 X' k! Fend
" Y2 _+ M; ^0 YHatx0(1)=Hatx1(1);7 P' q7 G( m7 t" U2 ]
for k=2:length(x0)+T- o, n# S9 S7 ^0 i4 e% Z- l
    Hatx0(k)=Hatx1(k)-Hatx1(k-1);%累计还原得到历史数据的模拟值
$ ~1 @. K; i7 \) ^end
- L1 o* C; i2 m- Hfor i=1:length(x0) %开始模型检验
. c. h  C% x; ~% c* P& v8 V    epsilon(i)=x0(i)-Hatx0(i);
4 \0 Y4 {* w- a, U! D* a1 J    omega(i)=(epsilon(i)/x0(i))*100;: T6 x# ^2 q, g* b  v
end
) c9 F. h8 {* X; o% x0;Hatx0;epsilon;omega;  %必要时去掉%得到各种数据
/ e+ b) N2 J$ f* P, M. d; Ac=std(epsilon)/std(x0);p=0;
$ Z0 F0 e# C- X/ K; Y+ gfor i=1:length(x0). r' g( Q" B1 W! K2 ^3 }& x+ ^( {
    if abs(epsilon(i)-mean(epsilon))<0.6745*std(x0)
: M' L! p: Z  d  \( w8 @        p=p+1;+ R2 _* V) k6 [( A, m0 R& h8 H8 m
    end
: d4 }6 W7 b, _( ^- L# j/ xend9 Z% {: G+ q4 G% Y
p=p/length(x0)
: A2 O( a( ?8 e- _if p>0.95 & c<0.35
& W) H3 B' W- K5 L) ?5 d% D/ b9 _    disp('The model is good,and the forecast is:'),
$ g+ T' [% r3 D& R    disp(Hatx0(length(x0)+T))2 w: C# P9 [: |) H# T4 l2 L) G
elseif p>0.85 & c<0.5
+ E9 C1 b7 L$ W. C    disp('The model is eligibility,and the forecast is:'),
, d. g0 p2 Q1 z) U7 i3 n  h    disp(Hatx0(length(x0)+T))
9 `( Q9 ?0 J8 Velseif p>0.7 & c>0.65: u/ v8 D% ^) m, B' _
    disp('The model is not good,and the forecast is:'),0 ^# [7 c. l) }! G/ \( S) n- o* o3 m( s
    disp(Hatx0(length(x0)+T))+ o- p7 @0 [: @7 e# B
else p<=0.7 & c>0.65
6 b! B, o) [+ S& g% b: w% f# G    disp('The model is bad and try again')2 ]% d1 W9 U$ `& K8 _# T& s8 f" K  e
end
7 Q& ^1 s5 C" n0 i$ M+ tfor i=1:length(x0)
1 n5 s' I9 v* }/ k    Hatx00(i)=Hatx0(i);
* f/ m9 J( K% M9 a/ y. Vend
, |) K6 d1 v# J8 dz=1:length(x0);, Z$ ?1 x0 ~% t9 ~- p) ^& L4 F
plot(z,x0,'-',z,Hatx00,':') %将原始数据和模拟值画在一个图上帮助观察8 z9 Z, f/ j  Q& m: t
text(2,x0(2),'History data: real line')
) ]2 x6 C5 Y% s& ?, b$ Ftext(length(x0)/2,Hatx00(length(x0))/2,'Simulation data:broken line')9 p8 [) _9 s% l# S; I
endT=input('T=');%从键盘输入从最后一个历史数据算起的第T时点????是指什么啊,请大哥们,大姐们教一下,我急用,请快,谢谢我的初始值x0=[1.620938526
' x2 O; W3 `* `0 e8 W0.07925621) U  g* ^* w! f+ W3 R% T# f; {
0.052318818! m/ A+ [9 U. n  {; Z
0.041252502
! M5 K2 s! q. P* j" O' q* n, p* N# s+ W0.021800479
. n! B7 ~% Y8 P' L0.053132975
" T; [: I! q9 K) C0.089908836
3 S% T8 K& d  T: Y0.109153219
( m; u+ o0 E' B+ ]5 n6 Z0.079331832
% c, K# i2 l4 P8 t# V# ?& u5 U0.342192598
9 `+ B: Y3 n* l. P- v0.099718142
5 K. G/ P% e1 I& h2 W5 y0.135194823+ S' W1 J$ _% \7 |$ Q  ?# N
0.109274037! {% e" x; a& o, ~4 B
0.08152013
3 `$ s) S4 Z7 C0.067876355' Z5 {6 F- T* a, J9 J" W5 E
0.0647068431 I# l: X+ H. l7 m7 l8 S4 N, N. h
0.0555621970 N+ Q/ }$ B$ T" W# B! x* H2 j+ j
0.050848544
) ~3 a8 W0 T3 r]';
zan
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a= -0.00802 B0 ^& U- L! s4 J* \
u= 0.07137 L; g, l4 ]& Q. d& X
预测值; H- a% m5 ?8 l+ [. s
    1.6209    0.0846    0.0853    0.0859    0.0866    0.0873# Q1 x. r* h( J. I
    0.0880    0.0887    0.0895    0.0902    0.0909    0.0916* r/ f9 p# H9 y5 u% w
    0.0924    0.0931    0.0938    0.0946    0.0954    0.0961
4 X) r* k7 H/ r1 @: }0 d初始值; C! H- P# b% _  ^
    1.6209    0.0793    0.0523    0.0413    0.0218    0.0531
5 |; e& ]( C7 Z, J) Q    0.0899    0.1092    0.0793    0.3422    0.0997    0.1352
0 U; ?- ]  d) ?* c# {    0.1093    0.0815    0.0679    0.0647    0.0556    0.0508( n( _3 _- p; F  Y$ v0 a1 o( o
残差
0 _' k7 w1 X, G5 s         0   -0.0053   -0.0329   -0.0447   -0.0648   -0.03420 \& L% l! v7 U7 W1 c5 e% n
    0.0019    0.0204   -0.0101    0.2520    0.0088    0.04363 g3 [4 x$ |6 ^+ a$ _2 |  W5 a
    0.0169   -0.0116   -0.0260   -0.0299   -0.0398   -0.0453
3 ?* m  d: B2 D# O! i: u相对误差
& x( p7 s% l" k+ [% G% h- }5 e' \         0    0.0672    0.6297    1.0835    2.9741    0.6437
8 Y0 F, m# `* M8 N    0.0209    0.1870    0.1276    0.7365    0.0885    0.3223( w; X8 P3 S- U8 e% z+ t- Z
    0.1548    0.1420    0.3826    0.4619    0.7162    0.8903) H, k! X- b* ]' Y
方差比! Z- e% Z+ T0 ?/ a( v- I
    0.18690 ?, R5 r) f6 r; M- ^, D
p =  [! l) |& E2 Z2 h5 U9 ~7 k# j
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