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clc,clear3 t+ ]! }! I0 h) {4 ?1 j
x1=[4.93 5.33 5.87 6.35 6.63 7.15 7.37 7.39 7.81 8.35
9 V- x4 f# ~- |& T( V9.39 10.59 10.94 10.44];' g$ ~8 ?/ E, \0 c
n=length(x1);# R) X! B! T* ~4 n l: Q
nian=1990:2003;, N2 @2 Y# b0 X6 _7 D: Z' P
plot(nian,x1,'o-');
6 Y5 x( v+ Z- _2 i% C/ ?3 \9 kx0=diff(x1);! ^/ {( K( A- ?1 Y' l+ T( j+ `
x0=[x1(1),x0]" X- b% M) ^0 ?4 \: \1 e8 Y
for i=2:n
! |8 j' p' x- [3 j/ `' Iz1(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));
( S$ {& J9 D1 ^$ J w1 j' d& Tend7 \) L' N7 _: t" c$ D6 x
z1: _1 k& |, j8 g$ p: d6 u1 u
B=[-z1(2:end)',z1(2:end)'.^2]
$ d, d- C) A. Y9 o% `1 tY=x0(2:end)'( C( i7 p+ ?; l3 |/ R
abhat=B\Y %估计参数a,b 的值
1 K& ~6 L/ R- y. rx=dsolve('Dx+a*x=b*x^2','x(0)=x0'); %求解常微分方程( O4 y4 c7 V5 ]6 h
x=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值
* J0 k1 |7 l- G- pyuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值
! B4 B) e9 d. c6 k! {9 R8 cdigits(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' e& f! J* t/ ~! v' Q7 m1 N
之后,或者不使用该语句1 |; M; o; E1 c& y( ]' a
yuce(16)=yuce(15);! h+ k; T6 l# q% r) p
x1_all=[x1,9.92,10.71];# j5 T2 h- M- y) d
epsilon=x1_all-yuce %计算残差; _* W7 q8 P7 X- J$ T! C w
delta=abs(epsilon./x1_all) %计算相对误差
) B- t8 w3 V& H4 h7 Cdelta_mean=mean(delta) %计算平均相对误差
/ E0 {- U8 G) gx1_all_0=x1_all-x1_all(1); %数据列的始点零化像
0 F: G) ?; k4 @* P; ?+ ?6 \3 F/ A' Ryuce_0=yuce-yuce(1); %数据列的始点零化像
: D( `) L7 Y! w! X9 Rs0=abs(sum(x1_all_0(1:end-1))+0.5*x1_all_0(end));
/ o+ t; ?) r& c2 e0 N( g7 ]# Ss1=abs(sum(yuce_0(1:end-1))+0.5*yuce_0(end));
5 F8 X# U8 p H. b1 `tt=yuce_0-x1_all_0;
2 z, U& T5 F, ] i. r% A) Us1_s0=abs(sum(tt(1:end-1))+0.5*tt(end));
. L0 _7 p: S- V' o- X2 Nabsdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) %计算灰色绝对关联度
- [( @' }9 Y6 E4 S, U5 Ic=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) %计算标准差比值
. B+ W( s E5 M( M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 s5 p' s, |, R4 B g4 ?
这是Verhulst 预测模型 GM(1,1)改进过来的 |
zan
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