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转自:GreenSim——算法仿真团队
1 `: E1 n% e' Q; b: @! Bhttp://blog.sina.com.cn/greensim
) t8 T* s C9 C
% X; _7 J* G; j" S) z0 R. Y基于遗传算法的投影寻踪模型Matlab源码
; _ w; V# J+ ~0 O0 f- k
6 V9 L Z2 \8 \- @4 w5 @%% “投影寻踪+遗传算法优化”的主仿真程序
- D3 P5 l: H) q% U% GreenSim团队原创作品,转载请注明+ i) m: ^* P5 Q1 U6 M
% Email:greensim@163.com0 x+ Y' s! `1 i6 S* L% T# ^
% GreenSim团队主页:http://blog.sina.com.cn/greensim
& R9 E3 H5 _% p a: z& L9 B4 ?4 i% 欢迎访问GreenSim——算法仿真团队→http://blog.sina.com.cn/greensim. K! b W% @4 V2 U1 D$ g1 t% o
%% 第一步:仿真参数设置
) g+ o/ S: G' J/ I3 n5 Yclear Y& G+ r+ p( M: T
clc+ h) c6 j; z& V/ p$ D5 o
close all8 N- }6 f# ^( E, n6 R# V" D
load Q5.txt3 [. G2 @1 f, U1 C; k3 |- y* z
DD=Q5;%导入D矩阵 y# q" S0 I. {4 z3 d: m0 } u) G7 x" m
[n,p]=size(DD);+ F, G% W6 g, T m/ }9 u+ x
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+ l4 {/ G" o: e, d) v* o
if np>=n" {* x2 j' p" u# K- l& {$ s
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');9 e6 l4 |0 r1 B$ ?" W- w
end
2 X: P9 Z! d: g7 b& Ayear=1:np;%选择参与计算的样本,默认选择全部
9 p+ N: A' l! I! f4 h9 JFactor=1:p;%选择部分指标,默认选择全部2 h5 s. r# s) R% b7 q K3 C
D=DD(year,Factor);
8 R4 C/ v% v- J7 G. D4 DK=50; %迭代次数
$ n9 Q# z5 M2 Y' U) S3 AN=30; %种群规模0 x2 m& R4 Q8 X1 B& c( F
Pm=0.3; %变异概率
- N% ~2 t _+ C3 s$ P$ nLB=-ones(1,p); %决策变量的下界
$ B. e* D/ s, z" J6 q! M! aUB=ones(1,p); %决策变量的上界 r6 Y9 g; _5 k$ \. j. A
Alpha=0.1; %窗口半径系数,典型取值0.1b7 N$ F$ e$ T) F8 f& [$ E# g, L
1 z! l* V6 Y: X# [, b* S5 b%% 调用遗传算法优化投影寻踪模型的程序( Q- n1 _! l$ k L
/ t; b6 m, G4 k[BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=GAUCP(K,N,Pm,LB,UB,D,Alpha)+ S. {+ t" E7 Q( G
" V" f. D8 C* B4 n+ f8 N: G
%% 以下均为整理输出结果. R( c$ p ?0 o" E" M
%所有数据都在workspace里,最值得关注的三个数据是: s. h" w5 D) k& C& D
% Z 投影指标值,和参考文献里的符号是一致的! h+ l! V' }: Z& 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
1 n5 K) f: ~& P7 K8 P% 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+ X r! h6 e) j3 t; X
) @# K7 w" f( l6 F! j( d4 kBest_a=(BESTX{K})';%方向向量
- o, e% \; q' Q1 G! r+ s8 Hdisp('最佳投影向量为');
9 K% w9 u' L3 A% ^disp(Best_a);( _7 Q. V2 F5 H" O) l/ `: G
d=zeros(np,p);
7 \1 [: W# k N' E9 gDDjmax=max(DD);
, A& b, { I( s, J+ jDDjmin=min(DD);
2 }6 O! x# {0 O2 Lfor i=1:np" ^- Z* n! n9 \: X7 H6 s5 }3 t
d(i, =(DD(i, -DDjmin)./(DDjmax-DDjmin);
" g, \8 Q; Y i2 Gend3 x4 C8 [( ^+ p) Z" r2 y. {
Z=zeros(np,1);& _. G) H& b& @: A0 i+ d
for i=1:np- E, h+ q& I4 D( q. u
Z(i)=abs(sum(Best_a.*d(i, ));% \/ u% S/ Q4 G
end
6 |$ s6 m/ m- T4 p* u' F4 ~Z=abs(Z);
& y7 x( j$ S; O8 n/ h$ s: @: M" [, r% K' t( ^5 n- a+ K
%%
7 z" D9 R& v% E5 x; w+ I5 }figure(2)%投影散布图
0 K* l. ?6 M- K/ q5 V! Oplot(year,abs(Z),'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);+ k, `$ l7 B( Y3 `
%axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示" h7 a6 v# G8 Z, J X( G1 u3 I
grid on
6 V8 ]: P) U+ G' Zxlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);% ]7 x% O2 N& ]8 ^. r9 a: x% }/ |
ylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);
( R$ a e8 M* U% V%%& i1 a3 Z+ M3 a1 y" ]
figure(3)# v' x5 F" }5 P/ \* `' k
[newZ,I]=sort(Z);
; ^6 K$ v6 @" J, dnewyear=year(I);
) t1 U2 \' K4 X! Q) h3 Tplot(year,abs(newZ),'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);
; V- ~4 n5 w* N* v%axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示
8 i% b" I1 K' S k" [2 l! X4 Z! Sgrid on
& \4 t' j! i6 o$ m$ G5 oxlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);, f: b1 l# W* B1 w: \* N
ylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);. D/ o) S5 C# t6 E! U( G
%%* A- @: D P- m
n2=n-np;" a) w* I4 w& m8 n! k5 j
d2=zeros(n2,p);
6 a$ `% o7 k3 W# [( I& J5 \for i=1:n2
" s2 Z5 E( Z' d d2(i, =(DD(i+np, -DDjmin)./(DDjmax-DDjmin);1 I3 @. A9 n" M- M, P( P1 P% l
end
* J6 k. V- | V6 g) Y4 b. Q; BZ2=zeros(n2,1);
% ~' h/ T0 S- t0 ofor i=1:n2
5 s; Z+ z: Q! F' K8 d) t Z2(i)=abs(sum(Best_a.*d2(i, ));& P: B) K3 W l7 T4 u
end
: R) {( t7 r m6 ^. R$ PZ2=abs(Z2);3 M0 r! k l1 e( K# |
disp('预测样本的投影预测值为');
- G( I) L' s9 D# L" L" u+ Zdisp(Z2);
: Y o; |1 D( g( k& w%%
/ [8 i9 z( x, F r+ d. Y5 Lfigure(4)%投影散布图
" N P4 T% [" Wplot([Z;Z2],'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);! F' x- B9 m. j8 s- F
hold on" r- K2 U9 U, ]- b& W
plot((np+1):n,Z2,'bo','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','r','Marke**ceColor','r','MarkerSize',5);
5 T) M" r3 e# h, ^6 V8 ulegend('训练样本投影值','预测样本投影值');& S( q" _5 g! ?0 K; T' J5 i9 a+ ~
%axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示8 r& I5 B& {/ d3 J
grid on
7 p3 @+ ^) f/ w' P( A! G1 h4 Yxlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);
& Y5 X0 c/ z% n j( e7 N+ pylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);
& @9 `5 \* c' U/ }. R/ B# I7 a |
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