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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!!1 v- _  M4 P  I" G4 h! v, s
   急急如律令。。。。。 ( H' {+ |% m$ G7 t
zan
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    转自:GreenSim——算法仿真团队
    / a' ~8 Z# h" ^( o- h& rhttp://blog.sina.com.cn/greensim1 `2 z# x9 o# e) N' s8 _
    5 G6 j* S. |0 J, _2 s
    基于遗传算法的投影寻踪模型Matlab源码
    ( f8 m# P  z1 Z5 j+ v" I  F6 ^4 ?0 B- e
    %% “投影寻踪+遗传算法优化”的主仿真程序
    5 i. E" q: ]- }! h% GreenSim团队原创作品,转载请注明
    1 k  ^  j- L0 H  a% Email:greensim@163.com
    . g% j* g; Z9 V' Y  J6 B6 W5 U2 p% GreenSim团队主页:http://blog.sina.com.cn/greensim
    * n' b6 k. Q7 c7 v' `3 n, e, h% 欢迎访问GreenSim——算法仿真团队→http://blog.sina.com.cn/greensim: l- c& R6 ?4 a0 @1 ]/ D
    %% 第一步:仿真参数设置7 Y" n+ l) L, m/ m5 N9 g1 m
    clear
    0 I( {$ ?+ ~6 e# j& o0 Z7 u' ?clc6 o7 }' c4 H, |- {: P9 X3 |
    close all
    + r. d% D) J5 r; w! b5 hload Q5.txt
    + \7 u- T3 t/ W0 U( j$ {; f! l6 uDD=Q5;%导入D矩阵5 i" \# u( F4 f! S, r: g
    [n,p]=size(DD);
    + W# I$ V! h3 A- _+ j7 Ynp=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
    , }8 X4 J9 i' H3 Fif np>=n
    " _& o. {: d' A% F1 L    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');, _% T# P: b# u
    end
    ' s8 z  v6 p. g+ l9 gyear=1:np;%选择参与计算的样本,默认选择全部; n$ d6 ^- P. Z' \9 t
    Factor=1:p;%选择部分指标,默认选择全部* l9 _( X3 I. }8 j
    D=DD(year,Factor);
    , W, F, ~% A8 |# p: Y; ZK=50;            %迭代次数
    5 Q, @# E% p) wN=30;            %种群规模- D' o' g2 L3 `4 c+ _
    Pm=0.3;          %变异概率1 b9 S  a9 ?; d( q) t& P$ p
    LB=-ones(1,p);   %决策变量的下界
    6 B& Y3 l8 g' r+ k0 AUB=ones(1,p);    %决策变量的上界
    8 ~2 o4 X  a6 n3 A4 o0 OAlpha=0.1;       %窗口半径系数,典型取值0.1b6 J& L$ n$ G. y, m6 Z
      m) Y# A7 u" v3 q) I% W
    %% 调用遗传算法优化投影寻踪模型的程序% A8 f- Z# L) Y- f$ D
    6 ]! U4 m/ k; h2 _1 \$ K: @
    [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=GAUCP(K,N,Pm,LB,UB,D,Alpha)4 n* S7 ^% O" a8 u
    , u% T4 |9 g) O# X7 e( e
    %% 以下均为整理输出结果
      t- k7 n7 _, G% U6 [%所有数据都在workspace里,最值得关注的三个数据是: o! z0 `: b! r; D, S' S1 K$ {7 i
    % Z            投影指标值,和参考文献里的符号是一致的
    ' s$ ~; o, {2 a5 C! Q. H% 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0 U6 N( h! C; Q3 H
    % 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9 {8 P- [  Y6 p% |7 b9 }. o9 I9 |

    # Z& ?0 R5 t" X! b: \, U5 H1 X' cBest_a=(BESTX{K})';%方向向量$ _1 P0 c8 n$ K8 O. v; l! F
    disp('最佳投影向量为');+ T3 w- T) v3 U; {5 |/ E
    disp(Best_a);  r& [: o# W" ?
    d=zeros(np,p);/ P  I: F# \( s! A  o' ^2 j5 o
    DDjmax=max(DD);
    8 ]+ N* V2 N0 ?9 D% ]DDjmin=min(DD);$ L4 u# f( ^! Q, J5 T
    for i=1:np
    + f' O$ `* \5 G    d(i,=(DD(i,-DDjmin)./(DDjmax-DDjmin);  d8 l1 I  T, w1 K; ]
    end* M8 @/ @# v% P! e9 a: o
    Z=zeros(np,1);
      S4 i& }4 ~" ^, bfor i=1:np
    6 J, Y8 c2 c; K" F: o2 l- c. r8 V    Z(i)=abs(sum(Best_a.*d(i,));, b5 f3 }, `4 a0 t' z
    end
    ! F; h9 d: B9 I* WZ=abs(Z);6 Z. ^2 E. j* n- J2 D% T9 g

    3 j. g; R/ U' x%%) Z  ?* I3 ]$ O
    figure(2)%投影散布图. N$ j' J" c7 R! l
    plot(year,abs(Z),'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);
    1 |. A2 x' ~0 X" }%axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示
    % ], S( }# q8 Bgrid on: j; `" v' K5 F8 F0 O6 @0 ?" M
    xlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);. S: E+ P9 v; N  B& a6 H0 w
    ylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);
    7 W* b# f4 U3 z%%$ |' c- H1 Y2 J0 B. e6 T
    figure(3)
    # b, I$ B9 p& e; v[newZ,I]=sort(Z);* O4 F9 p+ x6 b& \# |; g
    newyear=year(I);& t9 e6 h; @! H9 Z4 J* s
    plot(year,abs(newZ),'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);
    : T1 B# e$ r, C) ]0 Y, U%axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示
    1 K& E0 s% g# R3 {' Ygrid on* n* P, n1 J0 S3 z( [/ ^
    xlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);
    % A2 j4 L5 @& B# P+ c; X7 `ylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);
    $ J5 @, X9 J# W  m9 N! s%%: }; V, A  C) L1 N
    n2=n-np;, c& _: Y- [0 E0 B3 O2 S) M3 }4 t
    d2=zeros(n2,p);7 V8 A1 V$ p0 l. b* T& K# \! d
    for i=1:n2  G# h% |/ m+ D! I7 z' D5 ~0 e
        d2(i,=(DD(i+np,-DDjmin)./(DDjmax-DDjmin);8 v  ]" |3 ^/ a; S( ]3 t
    end9 a" @, s# B& R
    Z2=zeros(n2,1);
    9 z# Q0 R; Y* a6 Cfor i=1:n2
    4 `  U$ j" D& q7 Y    Z2(i)=abs(sum(Best_a.*d2(i,));
    8 M# o5 @/ E! c  V! |$ P9 q) p8 Qend
      W3 A# ?5 w9 ~$ N% @Z2=abs(Z2);
    - e2 d6 }, c3 G6 ?. y  b$ ?disp('预测样本的投影预测值为');
    - m. ?! s& V1 p" f' u% kdisp(Z2);0 j1 X  }: U+ L* `/ a7 p
    %%; `" {6 `8 J$ i; h: N
    figure(4)%投影散布图0 Y& X) ~) d" {. ^/ ~! O7 Z( u3 A$ ^
    plot([Z;Z2],'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);2 k' M# r  B$ H! f: b' d
    hold on+ Y. V7 a6 \7 {$ t
    plot((np+1):n,Z2,'bo','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','r','Marke**ceColor','r','MarkerSize',5);
    ; b- {% m3 ]5 h% plegend('训练样本投影值','预测样本投影值');
    0 ~  o! ^+ X" E%axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示
    " S  a. x1 Y9 Z+ E* g8 {( N4 ugrid on
    ! L+ n' y( R- E4 A$ w( l$ t! sxlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);( q/ t% [) k7 {# S6 L: l
    ylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);4 b  ]$ S6 @* K/ {8 R
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