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GM(1,1)预测模型的MATLAB程序求助,急!!!

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发表于 2009-8-28 06:52 |只看该作者 |正序浏览
|招呼Ta 关注Ta
GM(1,1)灰色模型的程序实现function GM1=fungry1(x0) %输入原始数据x08 ?0 i9 V" n2 |" o1 O1 [, T$ N/ g
T=input('T=');%从键盘输入从最后一个历史数据算起的第T时点
8 s  \! y4 q. v" M" Ix1=zeros(1,length(x0));B=zeros(length(x0)-1,2);) F0 v  ~9 ]. m) X4 H" g7 b$ W
yn=zeros(length(x0)-1,1);Hatx0=zeros(1,length(x0)+T);
! o1 P, t5 f3 \; GHatx00=zeros(1,length(x0));Hatx1=zeros(1,length(x0)+T);" }6 q( Y" U/ a5 v* R( c" d
epsilon=zeros(length(x0),1);omega=zeros(length(x0),1);# J+ L  W* ]: z5 O
for i=1:length(x0). ^8 U- s3 S( |' @7 x
    for j=1:i5 @. i5 Z) l, D5 O' M! q' o/ a
        x1(i)=x1(i)+x0(j);: @* f( T' E/ L" K9 q
    end
! M! f0 H1 I6 F' eend" J5 _+ e# t! `( ?1 x+ c
for i=1:length(x0)-1
) f, w- V5 n+ n    B(i,1)=(-1/2)*(x1(i)+x1(i+1));
: h/ c3 t! n! d4 b1 x4 d" D    B(i,2)=1;
: C& C& R# W* N    yn(i)=x0(i+1);
/ d0 c6 e9 s! l( Z' P: ]! uend7 U7 i! C4 v  g
HatA=(inv(B'*B))*B'*yn % GM(1,1)模型参数估计3 \4 t$ S4 O* f, C) ^# z
for k=1:length(x0)+T
* L( \- R3 C0 [  F7 W: x' p    Hatx1(k)=(x0(1)-HatA(2)/HatA(1))*exp(-HatA(1)*(k-1))+HatA(2)/HatA(1);
1 k3 V3 G! v7 O! L3 m4 \3 Bend
1 e) Q, @2 z- Z# {* T# SHatx0(1)=Hatx1(1);
/ p' `: _2 J! B/ e, @, D& [for k=2:length(x0)+T+ [4 G* s3 ?3 D
    Hatx0(k)=Hatx1(k)-Hatx1(k-1);%累计还原得到历史数据的模拟值
/ D5 v7 z* B9 J9 ~) g) Y' E0 qend
# M. Z- {7 y0 o% `) h, pfor i=1:length(x0) %开始模型检验
/ s7 P( @% D7 B" ~- {  @    epsilon(i)=x0(i)-Hatx0(i);( x  a/ {: l* z+ P2 [4 g+ F0 D
    omega(i)=(epsilon(i)/x0(i))*100;' z: p- f4 b8 G; {9 [  f
end$ ]# z7 I0 s4 y3 g& |
% x0;Hatx0;epsilon;omega;  %必要时去掉%得到各种数据1 I  ]. y5 M$ L$ F8 |4 J( u: ~
c=std(epsilon)/std(x0);p=0;
# o3 Z. Z. [4 k; }; A5 h( T7 tfor i=1:length(x0)
# ?' n( V# Z9 m/ P5 [    if abs(epsilon(i)-mean(epsilon))<0.6745*std(x0)# P) w& L3 b  W. @; g: k0 l
        p=p+1;
  e$ }) d2 O% i  J; \; N# s" ?    end9 ~% g3 D# `& o5 f- |( `: V
end. R2 s3 H. F2 q7 ?5 Y, z  H
p=p/length(x0)
7 a: v/ f3 T1 A0 J, H; Wif p>0.95 & c<0.352 j  e$ _/ j, w9 P6 q, V
    disp('The model is good,and the forecast is:'),2 v5 c  o9 R3 i& H3 ?0 M
    disp(Hatx0(length(x0)+T))
3 B' q. {" H7 L  Lelseif p>0.85 & c<0.5
, R6 t- ?2 F; N4 ~    disp('The model is eligibility,and the forecast is:'),
# g- x; [5 x1 w  ]& b, D# t- e    disp(Hatx0(length(x0)+T))
; O& |& U! n9 Jelseif p>0.7 & c>0.65
# F; m8 \: R% Z0 _1 |" B# G+ G; i# ?7 P    disp('The model is not good,and the forecast is:'),: r- G' q( ?" H; W) o% z
    disp(Hatx0(length(x0)+T))
* ?5 C+ h( ~: x. o# q, E/ belse p<=0.7 & c>0.658 [/ R5 S/ h9 i% r% J3 v
    disp('The model is bad and try again')/ c6 I% a& b3 k3 m% s* S  P
end: D, r# |2 t! A: u
for i=1:length(x0)# t3 w" K/ K% f+ X" Z5 L- v2 q
    Hatx00(i)=Hatx0(i);
- @" b* g2 l! x" U& Send, |8 ]' s# P- b& c; w; Y
z=1:length(x0);/ T$ G. L; ?3 P
plot(z,x0,'-',z,Hatx00,':') %将原始数据和模拟值画在一个图上帮助观察! _( V% `7 |4 b& K, h" d# t) W
text(2,x0(2),'History data: real line')2 @  r  ~4 x: R/ b* j( e
text(length(x0)/2,Hatx00(length(x0))/2,'Simulation data:broken line'): O$ M4 w- B1 @
endT=input('T=');%从键盘输入从最后一个历史数据算起的第T时点????是指什么啊,请大哥们,大姐们教一下,我急用,请快,谢谢我的初始值x0=[1.620938526
$ `% z( B, W3 c1 S  Q* B0.07925621
* Q- V/ q& e* L0.052318818. q, x: o* A5 a. ]! J1 ?$ R
0.041252502
) }* [3 r0 y! Z; M0.021800479
5 ^( B' M- b8 k. k0.053132975
% D9 v+ ]* a0 L1 H2 \- u0.089908836
8 q- ?) O6 ?. }6 w: x2 E( F0.109153219; n# I" t+ F0 S5 W3 b4 Z4 L
0.079331832
: q  w/ i! c, a( W0.342192598
# o: T8 X# }, J$ `, a0.099718142  E3 L7 B; F, r( d" t" [+ \! l
0.135194823
* Z/ K! H& V% [9 D; Z  {: A0.1092740371 ~" \  a( f- a6 {" _2 O
0.081520139 I7 k/ p4 A# K9 k* n" _
0.0678763555 u8 p. J* K1 @0 g7 z
0.064706843
; U& e% R8 \- N- B9 ~  z6 {0.0555621970 _3 J/ H3 @6 H- X: a
0.050848544: U! Z- w3 |. ^( M" ]
]';
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    a= -0.0080
    ! i0 c' [, a  q" e. M! bu= 0.0713
    : j4 N9 H! _- C+ L) s预测值! l/ R! `  X" a( k. o1 a
        1.6209    0.0846    0.0853    0.0859    0.0866    0.0873& h( t- S- M' v3 r/ d# O
        0.0880    0.0887    0.0895    0.0902    0.0909    0.0916
    : n" i  q. `2 _    0.0924    0.0931    0.0938    0.0946    0.0954    0.0961! h. b; s, {2 g4 [$ C
    初始值
    ' h% S3 L; }3 R& E1 Z6 Z    1.6209    0.0793    0.0523    0.0413    0.0218    0.0531, m% d3 f% [! k7 V
        0.0899    0.1092    0.0793    0.3422    0.0997    0.13523 b8 `& C* q5 S1 I" z! x: \
        0.1093    0.0815    0.0679    0.0647    0.0556    0.05081 a" ~% s2 K: f4 f
    残差4 X) v- U; R; B3 @
             0   -0.0053   -0.0329   -0.0447   -0.0648   -0.0342
    7 b# H, y8 j# M: V! h8 \  X    0.0019    0.0204   -0.0101    0.2520    0.0088    0.0436* P$ _. q/ P7 Y% X, K
        0.0169   -0.0116   -0.0260   -0.0299   -0.0398   -0.0453: ?: X% \, p8 n
    相对误差
    $ B( i1 w- ~1 _0 @  x9 P         0    0.0672    0.6297    1.0835    2.9741    0.6437
    9 o  ]* j7 u6 g( O5 F    0.0209    0.1870    0.1276    0.7365    0.0885    0.3223
    5 @: M  l* h4 P1 ]3 x    0.1548    0.1420    0.3826    0.4619    0.7162    0.89035 k; O/ L. {# C& B' _
    方差比# H: y3 Q6 n5 X7 d" ~  S* [
        0.1869" F2 g# {+ a% D( N8 p# s( A
    p =
    8 v: ?( h& e% L+ n0 a, |     1
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