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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!!% R+ Q% G* j( }0 e8 v( u
   急急如律令。。。。。 $ ]- T; f* E* L+ p) U$ J
zan
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    转自:GreenSim——算法仿真团队; a; S1 Z4 Z/ B2 V8 e
    http://blog.sina.com.cn/greensim6 ]4 V, W) N, L5 t9 ]! O4 v* m
    " @3 a- s1 s" X# E3 }  c  |
    基于遗传算法的投影寻踪模型Matlab源码
    3 k/ s7 |$ d0 Z3 G; b1 u- H% E" L
    %% “投影寻踪+遗传算法优化”的主仿真程序$ [2 G& s& A1 K/ [
    % GreenSim团队原创作品,转载请注明" f9 [  ~$ ^5 m: u1 R
    % Email:greensim@163.com
    % A( `4 u: A- H, [* R% ~* r5 B% GreenSim团队主页:http://blog.sina.com.cn/greensim
    * Q+ k) d' e4 M/ B+ `" a% 欢迎访问GreenSim——算法仿真团队→http://blog.sina.com.cn/greensim% @& {" W+ Q+ S% ?5 n# K6 s& Y; S
    %% 第一步:仿真参数设置
    : v( Y; S  H4 V8 nclear
    " k) ^( x- e7 P/ F" s& Pclc& K0 L( q# n- L' S/ {
    close all$ R; @" Y% V5 ^
    load Q5.txt( z9 |+ B" `3 V
    DD=Q5;%导入D矩阵# G( l5 l2 @% P7 K! l
    [n,p]=size(DD);3 Z' K+ c; i' J$ o! b* `5 |
    np=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1 K- W& C+ m# Y$ m. e
    if np>=n3 B- w/ A$ L9 `! Z% H, @; p4 ?
        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');
    # |1 V& l1 s$ W9 b6 u2 d& ^end/ p% d9 w; r& D2 s8 H5 {9 G- M
    year=1:np;%选择参与计算的样本,默认选择全部) d8 C' d- U6 a2 H8 T5 x
    Factor=1:p;%选择部分指标,默认选择全部4 X; s- @# b4 n
    D=DD(year,Factor);
    & H9 g5 ?! ~4 [8 [4 [K=50;            %迭代次数! t& ]& w& Y! w# a( }- R
    N=30;            %种群规模
    * m2 R9 f! f  c3 e: O- J, c1 O9 \Pm=0.3;          %变异概率
    ; \/ b: h7 c. ALB=-ones(1,p);   %决策变量的下界" B0 s+ e0 Y) b
    UB=ones(1,p);    %决策变量的上界: o6 c2 S. d2 n, p4 Z. H3 R
    Alpha=0.1;       %窗口半径系数,典型取值0.1b
    . Z3 f* p6 k; y- Z; K; M2 {* j
    ; L4 G5 F1 G* @: o%% 调用遗传算法优化投影寻踪模型的程序& c, j- U. \8 f" G6 i9 {9 ~

    ! n/ V/ b2 O. J; ~$ h9 r& O[BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=GAUCP(K,N,Pm,LB,UB,D,Alpha)% x% i$ L# q3 I$ M& T
    8 z2 _3 ^, r6 Q% \& s1 R6 ^1 m
    %% 以下均为整理输出结果
    4 R/ n/ K: v* n6 z; H%所有数据都在workspace里,最值得关注的三个数据是( i, g5 K. P6 o
    % Z            投影指标值,和参考文献里的符号是一致的  @* X% L2 Z$ g" U
    % 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 }7 I" J6 X! w/ f- [% 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  C7 [- ]3 h5 J; w
    8 p# Z* p! t/ r) h' K
    Best_a=(BESTX{K})';%方向向量/ ~" i' J/ |2 ^  r' b
    disp('最佳投影向量为');( q! w7 T$ C- p* R8 q
    disp(Best_a);
    $ h' Z  G6 `& D7 ed=zeros(np,p);8 D( Q0 ?  V7 ~3 U5 M, ^
    DDjmax=max(DD);
    ( E2 G% Z  V# E+ d3 J, ~6 J; rDDjmin=min(DD);
    4 v/ N. N6 K, l4 Z# Pfor i=1:np
    " {2 W0 Y! ~4 U4 a7 j    d(i,=(DD(i,-DDjmin)./(DDjmax-DDjmin);' k. {* ?9 k$ |5 L, Z+ _$ ?4 Q' Z
    end
    # U: p* _: P& X4 CZ=zeros(np,1);
    * U2 {8 K8 i8 v4 J* ]& R( Jfor i=1:np
    - U/ z  ?! L) w2 g& F; g    Z(i)=abs(sum(Best_a.*d(i,));
    + T  u# ]( d! x# L" i$ C% eend
    6 X3 p! [2 J+ u+ }% e7 DZ=abs(Z);5 Z& m. M, b5 x3 n1 m
    ; l, G( ^, |7 T* r0 d7 N' U  g
    %%% }/ `. y! R; y% _8 r
    figure(2)%投影散布图
    ) P, \! q9 h; Vplot(year,abs(Z),'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);
    1 j5 }! k, I/ f& c%axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示
    ' O% O* U& j0 _$ kgrid on
    2 K1 f( f* F  X2 z. ]5 Axlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);
    0 w! J( s! o  v$ I$ ]ylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);5 k- A% W+ S9 I: k
    %%% G( I  u5 H' g7 i/ p3 k% Y
    figure(3)- G5 F" q, w; i& y4 ~
    [newZ,I]=sort(Z);7 R: j' a8 R( e' h, E
    newyear=year(I);
    ; u' k( E. R+ }0 j4 `* pplot(year,abs(newZ),'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);6 F4 n% i8 g! w& R* M
    %axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示* i' ~2 H/ N$ c3 X5 K$ N4 T) j
    grid on
    1 B0 {' w/ E* u5 o$ yxlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);
    5 P' V2 Y7 V: d/ H  s9 Y! [: mylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);
    & H# t$ l9 M7 R' q6 ~; W* }%%
    ) u# o0 U( ?3 k* Fn2=n-np;6 o. e7 q( x3 ^8 ~9 @5 s% Q
    d2=zeros(n2,p);
    ) a8 @8 h# ?, O6 A) Sfor i=1:n2
    + g) o9 l* _0 v    d2(i,=(DD(i+np,-DDjmin)./(DDjmax-DDjmin);
    ) r. R& O8 Z% N; n1 ^" H/ gend
    2 q  U1 n" i5 H! H' uZ2=zeros(n2,1);, j5 B9 ^1 X/ P# ~6 n6 X
    for i=1:n2. t& D" o' R& K2 I
        Z2(i)=abs(sum(Best_a.*d2(i,));
    ; P+ h. d9 i# G0 L) A6 ]4 r- @end
    " I" g# U; r  T$ f$ P* ]1 p' _Z2=abs(Z2);
    9 p5 H4 _" M1 ?( N' G$ d' tdisp('预测样本的投影预测值为');4 T2 J# L4 ^' t2 y6 P2 l- [7 K
    disp(Z2);, ^  d2 c  l1 o
    %%
    # }( E6 j# x9 ]$ {. o- c: H3 afigure(4)%投影散布图
    * p0 k2 D5 ~: W6 J+ H- e. d) uplot([Z;Z2],'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);) j, v' R$ B0 \, \1 j
    hold on
    ( I5 K! k! ^3 Q. t, Xplot((np+1):n,Z2,'bo','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','r','Marke**ceColor','r','MarkerSize',5);  c0 O8 A; p4 I* ^3 `
    legend('训练样本投影值','预测样本投影值');! i/ b2 e( U+ K* `6 y  p& k# D
    %axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示! J0 q+ }+ m  }+ ^% }" ^2 @' A3 p9 N
    grid on
    ; f# y, Q" ]- F- Jxlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);# L  f, v! _& T8 G. N/ A( Z
    ylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);
    7 D6 [+ [& J( c; r& w# ?- f; v
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