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[建模教程] Verhulst 预测模型

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发表于 2009-9-8 22:04 |只看该作者 |倒序浏览
|招呼Ta 关注Ta
clc,clear& T# S6 o( g# y1 h0 k0 |; s7 W- ?
x1=[4.93 5.33 5.87 6.35 6.63 7.15 7.37 7.39 7.81 8.352 i& P+ k3 p5 M- Z& m) Y/ _3 F
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x=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值
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" j5 k, E5 t1 \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
  M6 V, w* _4 _7 E9 ]之后,或者不使用该语句
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) |) w$ j; o# w( l" \: ~delta=abs(epsilon./x1_all) %计算相对误差" I9 L/ U/ k# e9 x- a3 I% e
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yuce_0=yuce-yuce(1); %数据列的始点零化像
% k* [4 ?! [- X4 @: }s0=abs(sum(x1_all_0(1:end-1))+0.5*x1_all_0(end));
3 a, e& o2 K! O: is1=abs(sum(yuce_0(1:end-1))+0.5*yuce_0(end));
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6 H3 o, A2 z; i& G% p* \s1_s0=abs(sum(tt(1:end-1))+0.5*tt(end));
: D5 Y. k' Z3 ~/ l- Q' q1 Labsdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) %计算灰色绝对关联度
2 N: X/ _) D. ]  mc=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) %计算标准差比值 ( Z! u+ V" a3 _; e$ E9 Y
请高手帮忙一下,里面哪里错误了,看了一个晚上,老是不对!!!! 1 q) ^. E( @& T. X$ R
这是Verhulst 预测模型    GM(1,1)改进过来的
zan
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    clc,clear% b! `: M7 g$ ^! e5 ]
    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];/ z- H3 `: I8 H
    n=length(x1);
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    B=[-z1(2:end)',z1(2:end)'.^2]
    7 u. p& X: B4 q: ^$ o( J# XY=x0(2:end)'" [* C2 t! N) r/ s8 a& }
    abhat=B\Y %估计参数a,b 的值# I0 z& P6 l7 f9 m+ X
    x=dsolve('Dx+a*x=b*x^2','x(0)=x0'); %求解常微分方程$ M/ Q9 o5 |( S0 r  l; t" I
    x=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值
    5 {  C) D4 d  tyuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值
    6 C+ M/ h% o' b$ pdigits(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" A1 P! _# K1 }' a
    yuce(16)=yuce(15);3 G4 l7 E5 N. h9 h4 \
    x1_all=[x1,9.92,10.71];" K' O7 u1 l$ ?& h9 y3 |$ O* n
    epsilon=x1_all-yuce %计算残差  h: \( ?9 C/ i
    delta=abs(epsilon./x1_all) %计算相对误差
    & A2 F& F  w8 h, qdelta_mean=mean(delta) %计算平均相对误差
    / g7 ~, f6 N, n' U3 U" s! v$ `x1_all_0=x1_all-x1_all(1); %数据列的始点零化像8 ]0 W. E( c/ Q- e7 g# P
    yuce_0=yuce-yuce(1); %数据列的始点零化像9 c/ H9 G& W' ]4 Y2 K& g% Y
    s0=abs(sum(x1_all_0(1:end-1))+0.5*x1_all_0(end));; R* I7 _. m2 w& T# d, W5 U
    s1=abs(sum(yuce_0(1:end-1))+0.5*yuce_0(end));/ |5 n4 ~3 Y  |/ }
    tt=yuce_0-x1_all_0;1 f' n$ p4 D1 _/ {2 k: f
    s1_s0=abs(sum(tt(1:end-1))+0.5*tt(end));
    1 ~6 n+ F6 k& G* m8 @8 zabsdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) %计算灰色绝对关联度
    & f3 N6 f1 p0 N" `0 Tc=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) %计算标准差比值 : F3 r) x; G4 _+ \# O% x& ~/ D
    + _( k# J& @1 v2 }
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