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clc,clear5 B$ X" N1 Q! U: I
x1=[4.93 5.33 5.87 6.35 6.63 7.15 7.37 7.39 7.81 8.35; J x5 C! H$ j7 `6 k
9.39 10.59 10.94 10.44];
% D) X5 [& O T. W- jn=length(x1);
& H8 _- `, C- u' p) ?2 G; Ynian=1990:2003;) W) x# }/ M$ |" V0 R, l
plot(nian,x1,'o-');
n+ L. }8 @# d! S" Lx0=diff(x1);. G$ L$ v9 w- H2 p9 L; u- K& f: l
x0=[x1(1),x0]
9 i. C0 I5 v. Hfor i=2:n
2 J7 ~" L8 s; |5 Yz1(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));
+ d1 U( r# y! p" Vend
, u: Z. ~8 o, b; oz1" W: y( g, f" X/ v% N
B=[-z1(2:end)',z1(2:end)'.^2]3 W' \# J* s6 K4 R: ~* b
Y=x0(2:end)' `$ a5 ~0 m5 L l/ i8 G4 f4 X
abhat=B\Y %估计参数a,b 的值
% O& L3 o! j5 X; U- e8 ] O0 w( M" `x=dsolve('Dx+a*x=b*x^2','x(0)=x0'); %求解常微分方程
: x W7 Y5 j5 t4 ]5 n+ S5 Tx=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值. o6 W" u: J3 z! j: ]0 f4 {: k
yuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值
4 O+ o; O) y' v. C% {5 t; a9 E2 _7 a+ odigits(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
% o+ y8 Y6 H4 Z6 r5 ]6 E之后,或者不使用该语句
! I, l+ @" O' f2 l7 p6 a7 S$ L3 ~- Lyuce(16)=yuce(15);# B+ `$ U7 }+ p" i O- b
x1_all=[x1,9.92,10.71];
, E+ i" P! |/ }6 V& o+ G" ~epsilon=x1_all-yuce %计算残差
9 m! [/ T( N) l& E. `8 {8 Rdelta=abs(epsilon./x1_all) %计算相对误差
; M; T3 w5 c: Y! f1 \delta_mean=mean(delta) %计算平均相对误差
3 `% o. A1 m: ^x1_all_0=x1_all-x1_all(1); %数据列的始点零化像
. a0 D$ x1 N/ K7 I/ ]3 e0 Y4 byuce_0=yuce-yuce(1); %数据列的始点零化像# h% u- V9 W: {% I0 K$ j5 S
s0=abs(sum(x1_all_0(1:end-1))+0.5*x1_all_0(end));7 J: e0 K( H4 u
s1=abs(sum(yuce_0(1:end-1))+0.5*yuce_0(end));% X3 i# x) g4 R5 v2 v
tt=yuce_0-x1_all_0;
& l5 n' O0 b% g4 Y; o* \6 `6 Ks1_s0=abs(sum(tt(1:end-1))+0.5*tt(end));
' _+ h _, l( v( ]1 aabsdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) %计算灰色绝对关联度- R9 N" Z/ B9 Q
c=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) %计算标准差比值 7 ^9 }! {6 v) z6 h+ {# w) A
请高手帮忙一下,里面哪里错误了,看了一个晚上,老是不对!!!!
c l4 D3 ~& F% [7 F* N这是Verhulst 预测模型 GM(1,1)改进过来的 |
zan
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