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[代码资源] 寻找 matlab高手

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发表于 2010-8-4 15:00 |只看该作者 |倒序浏览
|招呼Ta 关注Ta
  哪位高手手上有,投影寻踪法matlab源码啊!!
0 P% r9 Q( r# Q: w/ U1 D# W5 M   急急如律令。。。。。 + {# S# r* g0 f6 T" K0 Y9 c
zan
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    群组数学趣味、游戏、IQ等

    群组学术交流A

    转自:GreenSim——算法仿真团队4 G1 M; |1 H5 t) b- ?- T$ V# Z
    http://blog.sina.com.cn/greensim& ]6 i. o' @% Q1 L+ z' M1 n" V
    1 z0 R; J3 w+ u  z, R# S- Z
    基于遗传算法的投影寻踪模型Matlab源码& \; B. n& {" W& D" }! G

    5 n1 z# \; r: v, Q" {/ e6 `%% “投影寻踪+遗传算法优化”的主仿真程序0 b5 A* y5 P# D# e1 @) G- u
    % GreenSim团队原创作品,转载请注明
    / E  Z  `; @8 U5 i: t5 a% Email:greensim@163.com* H9 l/ l" k& v; Y; [- l+ _
    % GreenSim团队主页:http://blog.sina.com.cn/greensim
    , Z+ s9 Q! I' L3 W9 p8 ]% 欢迎访问GreenSim——算法仿真团队→http://blog.sina.com.cn/greensim
    . b- D# I* Z  x0 r7 ^%% 第一步:仿真参数设置* p, t" u3 w: ^
    clear
    7 W% B. W  {9 E7 s& Nclc7 f, o+ b1 k( u3 n; Y& m
    close all$ W; f, v. R8 m4 R! \+ B, u- Y
    load Q5.txt7 z4 T& e' U9 [2 U& X
    DD=Q5;%导入D矩阵5 T) r, F. d" B) h! k* ]3 P! p
    [n,p]=size(DD);
    + `! o! T7 e' Bnp=15;           %训练样本的个数,前面1~np个样本用于建立模型,剩下的样本用于预测
    6 D4 ^7 ?/ U" R% I7 u4 J" r3 b# w/ J6 [if np>=n
      I: D0 L7 L( o- H# a4 E    error('用于预测的样本个数不能大于或等于样本总数,请重新设置');7 }% C) b& k* k. y) ?4 V
    end
    ' E* e3 H, l/ M8 @% f8 m- byear=1:np;%选择参与计算的样本,默认选择全部
    0 z- P8 [8 Z6 f7 Q" ]Factor=1:p;%选择部分指标,默认选择全部# |3 H7 ~, f0 Q+ m
    D=DD(year,Factor);: ]% W2 {- R/ K, a
    K=50;            %迭代次数, X& v/ ~; }0 r$ m( k+ }
    N=30;            %种群规模
    4 {: N4 @- E" |, [- D1 [& zPm=0.3;          %变异概率
    7 d3 e/ A0 l! A2 R2 O: ?0 k1 eLB=-ones(1,p);   %决策变量的下界
    ; t8 e) l% r& H4 l$ vUB=ones(1,p);    %决策变量的上界
    $ q2 S! ^! a3 U7 t5 r# cAlpha=0.1;       %窗口半径系数,典型取值0.1b0 j- Y; t/ {. O: \! ?8 Z' i
      ^: U+ L; F3 B: {4 r" M
    %% 调用遗传算法优化投影寻踪模型的程序5 K5 T5 F& @' S  l
    2 o. G# m; E6 z9 h
    [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=GAUCP(K,N,Pm,LB,UB,D,Alpha)  S6 t, D  L0 u, W8 ^7 @. o# \3 s

    % L# c" B$ e2 y* S- ?' E" a6 M%% 以下均为整理输出结果7 q$ z- c! w/ S! b
    %所有数据都在workspace里,最值得关注的三个数据是
    ; }" }$ y+ g; e% Z            投影指标值,和参考文献里的符号是一致的: i8 Q1 s  \3 s* o( a. d
    % Best_a       最佳投影向量,参考文献里也是用的符号a,这里加了个前缀Best,表示最佳7 p2 _/ e1 C# g( B7 z
    % BESTY        投影寻踪模型中的目标函数的变化情况,文献中的模型是最大化模型,这里按照惯例,对其加了个负号成为最小化模型- W4 c1 ?( S/ {! B4 m7 x

    - r% b( S4 ?9 K9 u0 hBest_a=(BESTX{K})';%方向向量
    9 m( u$ k$ B) l# H  f# m5 Ydisp('最佳投影向量为');
    $ f9 M8 ~7 F/ `& B- vdisp(Best_a);
    * t7 T  _' L, S( A0 C4 zd=zeros(np,p);
    6 @, k) c* }8 Q+ v3 w3 D+ s+ [: yDDjmax=max(DD);
    6 g  x$ g# W9 j' X- ?( d% wDDjmin=min(DD);; g, A8 R3 q8 y& Q# y: {: P* |
    for i=1:np. d% v) u( ?# U  T) h
        d(i,=(DD(i,-DDjmin)./(DDjmax-DDjmin);
    2 i8 T8 K+ W# m3 j: nend: P: F5 o* B# Z  ^3 [1 a
    Z=zeros(np,1);
    # D% I$ _# V) H) J5 W9 Yfor i=1:np* o! ?# Y6 g+ d$ b& }
        Z(i)=abs(sum(Best_a.*d(i,));
    2 h( [" x7 V; s1 I1 iend4 ?: s( j0 n. z6 t
    Z=abs(Z);9 u& ?2 }0 `1 f# q
    / E4 Z9 [* s" }" x1 |8 Z. K
    %%
    $ f+ O1 T& U8 [+ P4 wfigure(2)%投影散布图4 H* o; W+ X9 E
    plot(year,abs(Z),'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);
    2 S9 Z+ }+ F' T%axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示0 E9 P% g+ ^3 Z8 Q0 j7 j% Y
    grid on$ D" j: Q4 [/ E5 F# e4 F' y
    xlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);
    ) W) S7 [+ D5 p9 _ylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);( i9 a$ G) s$ Q3 s6 g. F
    %%
    % V8 ~/ t3 `* d4 n9 Xfigure(3)/ N; T  c" e  R: m' }
    [newZ,I]=sort(Z);
    % b5 w' z6 F3 j  E5 P$ y* Hnewyear=year(I);
    5 `7 E" w% c* b% ~$ M, N) tplot(year,abs(newZ),'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);, R6 B, N+ a. j( w. r
    %axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示& t! M0 s! T, u( \2 r( d' d5 p! Q2 e6 S
    grid on
      a# E  p7 Y% o. G6 @1 A" Dxlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);; V9 U  j, S- [1 ]( {1 W
    ylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);/ [& I% V: N& u0 G' r
    %%
    5 S  l8 V- G$ A; Z6 `% }n2=n-np;8 [5 G$ Z6 o# l- v$ {
    d2=zeros(n2,p);
    - g# E% ^! T0 v& c( m$ m' i5 k5 }for i=1:n28 m0 z* P4 F$ C, B
        d2(i,=(DD(i+np,-DDjmin)./(DDjmax-DDjmin);# d/ n: Y! _/ R
    end
    ( R/ F- P/ U6 aZ2=zeros(n2,1);
    9 I" U+ M2 r9 f* j1 I- \5 E) S' y$ Rfor i=1:n2  H/ ?( j# O# b& Q" }
        Z2(i)=abs(sum(Best_a.*d2(i,));
    - O6 Y/ I2 j6 I' o0 xend
    ) o$ \, B1 N" f; C) DZ2=abs(Z2);: [9 n$ \+ H5 C% U7 F
    disp('预测样本的投影预测值为');2 C/ a  l; t% p; s5 V
    disp(Z2);
    6 e( B0 N: ]! O# V8 O%%
    0 |; x" A# e6 W* N$ V0 j/ x, [figure(4)%投影散布图
    + O2 ^* u9 b0 p* n  d* V) p! Y% W! dplot([Z;Z2],'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);4 v7 N) \' T' C7 j+ ?3 y( t
    hold on
    6 m! c+ x4 m0 ?; g9 u8 B1 Cplot((np+1):n,Z2,'bo','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','r','Marke**ceColor','r','MarkerSize',5);0 n( @& V2 i. E
    legend('训练样本投影值','预测样本投影值');5 Y& g$ @5 n) K+ N
    %axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示+ U) J1 b# c4 L+ b8 H
    grid on
    + A! @4 g* V5 C$ d  _5 Z, u" Jxlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);0 D5 A3 o; W/ s' C9 j; f
    ylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);
    ! y) {7 M; r6 v2 D1 J+ v- X, `
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