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    发表于 2012-8-25 15:22 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    clc,clear
    x1=[8731  8900  6588  8360  3600  5500];
    n=length(x1);
    nian=2005:2010;
    plot(nian,x1,'o-');
    x0=diff(x1);
    x0=[x1(1),x0]
    for i=2:n
        z1(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));
    end
    z1
    B=[-z1(2:end)',z1(2:end)'.^2]
    Y=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
    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,
    yuce(16)=yuce(15);
    x1_all=[x1,9.92,10.71];
    epsilon=x1_all-yuce   % 计算残差
    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
    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));
    tt=yuce_0-x1_all_0;
    s1_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

    老是出现错误??? Error using ==> minus
    Matrix dimensions must agree.
    zan
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    hzs2012        

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    epsilon=x1_all-yuce   % 计算残差

    在x1_all-yuce出现错误,x1_all只有八个值,yuce有十六个值。再查查思路吧。
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    x1_all=[x1,9.92,10.71];  epsilon=x1_all-yuce   % 计算残差   在x1_all-yuce出现错误,x1_all只有八个值,yuce有十六个值。再查查思路吧。
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    hzs2012 发表于 2012-8-29 20:40
    解决问题了么,可否分享?

    算是解决了吧,我用了另一个程序,比上面的那个好用,可是好像上传不了附件
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