Verhulst 预测模型

xinzhiyong

clc,clear
x1=[4.93 5.33 5.87 6.35 6.63 7.15 7.37 7.39 7.81 8.35
9.39 10.59 10.94 10.44];
n=length(x1);
nian=1990:2003;
plot(nian,x1,'o-');
- n' N0 y# l; H8 lx0=diff(x1);
x0=[x1(1),x0]
4 [( @9 J' m" z) r6 s# dfor i=2:n
2 x  @3 J- Q0 e6 `- y1 K( A2 t- az1(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));
7 U1 G7 w- g# Y1 U( C/ R3 |0 Rend
z1
B=[-z1(2:end)',z1(2:end)'.^2]
Y=x0(2:end)'
abhat=B\Y %估计参数a,b 的值
8 |# |* g  f7 e3 W) D. D6 ax=dsolve('Dx+a*x=b*x^2','x(0)=x0'); %求解常微分方程
5 j# K' l2 z/ R( ?x=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值
yuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值
digits(6); x=vpa(x) %显示微分方程的解，为了提高计算精度，把该语句放在计算预测值
3 ^/ R7 ^! q. Z之后，或者不使用该语句
3 v8 F  {8 q1 R; P& V; Wyuce(16)=yuce(15);
x1_all=[x1,9.92,10.71];
2 C3 Y* K8 e- \) O2 R( E" yepsilon=x1_all-yuce %计算残差
/ M# D- a2 Z8 x' K# X3 Udelta=abs(epsilon./x1_all) %计算相对误差
& e7 K3 T0 J0 v; udelta_mean=mean(delta) %计算平均相对误差
4 B! I7 v  x! Z! C: xx1_all_0=x1_all-x1_all(1); %数据列的始点零化像
$ L: J5 o5 [2 C" gyuce_0=yuce-yuce(1); %数据列的始点零化像
s0=abs(sum(x1_all_0(1:end-1))+0.5*x1_all_0(end));
s1=abs(sum(yuce_0(1:end-1))+0.5*yuce_0(end));
8 I8 }2 A. n0 z, }. u0 ^tt=yuce_0-x1_all_0;
s1_s0=abs(sum(tt(1:end-1))+0.5*tt(end));
  o1 Z. B, P! ~" z" b9 Fabsdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) %计算灰色绝对关联度
c=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) %计算标准差比值
7 L6 d$ x! C( ]7 u6 }请高手帮忙一下，里面哪里错误了，看了一个晚上，老是不对！！！！
2 ~3 V: b$ b8 I这是Verhulst 预测模型    GM（1，1）改进过来的

ihear

wangxinzhi

不会…………

杨帆

clc,clear
0 R, l- R4 r' I& K4 Y% e! u/ r/ p9 ix1=[4.93 5.33 5.87 6.35 6.63 7.15 7.37 7.39 7.81 8.35 9.39 10.59 10.94 10.44];
n=length(x1);
nian=1990:2003;
plot(nian,x1,'o-');
9 U- ]7 k+ T: U. m  a* E  c: c3 ~x0=diff(x1);
7 d. ^0 l) z/ w; P! Kx0=[x1(1),x0]
5 |3 L) ]1 d- K! v, G/ H" J$ Y: ^for i=2:n
z1(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));
  T) [$ N* _1 `0 r- F+ dend
% z9 ?, m+ ^: ]# X' }z1
B=[-z1(2:end)',z1(2:end)'.^2]
8 U+ Z# j( Z! J7 a+ aY=x0(2:end)'
abhat=B\Y %估计参数a,b 的值
x=dsolve('Dx+a*x=b*x^2','x(0)=x0'); %求解常微分方程
  k3 b$ \6 ^; f. o" x2 Sx=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值
yuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值
digits(6); x=vpa(x) %显示微分方程的解，为了提高计算精度，把该语句放在计算预测值之后，或者不使用该语句
# ]" ?- I: T+ y, b4 myuce(16)=yuce(15);
+ L+ N1 B$ |$ f( w+ ex1_all=[x1,9.92,10.71];
epsilon=x1_all-yuce %计算残差
$ o, b" t4 l7 l. m1 }  K& Z/ _delta=abs(epsilon./x1_all) %计算相对误差
delta_mean=mean(delta) %计算平均相对误差
x1_all_0=x1_all-x1_all(1); %数据列的始点零化像
yuce_0=yuce-yuce(1); %数据列的始点零化像
6 o) U: R% a1 M& z# B7 Rs0=abs(sum(x1_all_0(1:end-1))+0.5*x1_all_0(end));
. G: m( l. v- f# M' X! o0 Ms1=abs(sum(yuce_0(1:end-1))+0.5*yuce_0(end));
tt=yuce_0-x1_all_0;
7 |2 W) p5 j( N: r3 q# F5 L4 is1_s0=abs(sum(tt(1:end-1))+0.5*tt(end));
absdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) %计算灰色绝对关联度
c=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) %计算标准差比值

$ i! W# O3 A0 r& a1 G# {6 F你数据输入有问题

xinzhiyong

xiexie,juejie

d815856116

我也不会  看不懂、、、、、、、

liuxn_2005

matlab 程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

gssdzc

是灰色理论的。谢谢

liu123456cn

高手帮忙啊！~~~~~~~~~求助
" K* U7 e1 x4 ~- _4 a% x$ B