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[建模教程] 灰色系统理论及其应用 (五) :灰色预测

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    发表于 2020-5-27 15:01 |只看该作者 |倒序浏览
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    灰色预测是指利用 GM 模型对系统行为特征的发展变化规律进行估计预测,同时 也可以对行为特征的异常情况发生的时刻进行估计计算,以及对在特定时区内发生事件 的未来时间分布情况做出研究等等。这些工作实质上是将“随机过程”当作“灰色过程”, “随机变量”当作“灰变量”,并主要以灰色系统理论中的 GM(1,1)模型来进行处理。 灰色预测在工业、农业、商业等经济领域,以及环境、社会和军事等领域中都有广 泛的应用。特别是依据目前已有的数据对未来的发展趋势做出预测分析。7 D2 P# s  [4 M# ~
    $ J! }; h$ _4 S, P( C
    1 灰色预测的方法
    3 f  a# b0 l& J, k! @1 J; m% H. f3 ^  x

    5 R7 {5 u8 J: r( L& {2 Y9 X& g1 k" B0 O3 h
    ! S% Y7 C  g5 Z

    % H% D  [! D' }& S2 灰色预测的步骤
    ; a4 R& l$ Z( K4 K4 {" b1.数据的检验与处理8 Y9 Z7 ~, O, e! ^4 T
    1 a! g0 I3 n4 R' a! _8 ?! Z
    . F+ z1 N: R  }) p6 R
    $ w1 J; Z) r! y. [: G
    2.建立模型
    & y' m" e! _+ @+ q按 第1 节中的方法建立模型 GM(1,1),则可以得到预测值
    - y5 U$ L; h6 l4 |3 v; P% \# P6 f4 ?3 Z5 W* ?" Y
    ! d4 a1 A7 x0 ^

    ; z9 _5 Y; s8 I8 Q3.检验预测值
    . x9 A6 Q& l* p6 s+ e
    % Q% n, H( c2 u% ~) R: i
    & b  ?& i' t9 d' t# b' t( C, S  }- ?4 _* {

    / N3 ], {& E8 e% N2 K/ u  A4.预测预报' y$ N& p& O$ ~! ^2 V) R! R; ?  o
    由模型 GM(1,1)所得到的指定时区内的预测值,实际问题的需要,给出相应的预测 、预报。* l9 q6 W1 D3 S; N& P
    6 x, [0 G: E5 J- o. s" L
    3 灾变预测
    , U- ^6 S5 i  l! h1 ]上限灾变数列  _3 ^$ r  w  h4 o- o+ s3 L8 T% A

    $ O. t. M7 |- R* U( n2 V& Q. [' a1 r( F, q+ d
    % k  `2 ^3 `3 r
    同理,可定义下限灾变数列这个概念。注意,灾变预测不是预测数据本身的大小, 而是预测异常值出现的时间。我们考虑下面这个问题。
      U, U1 h: V9 c  C/ X
    : H8 m: ~% a/ i$ H; M& m例 3 某地区年平均降雨量数据如表 5
    # V4 t- y+ B! _- Q) x# V2 M& f1 j3 `/ |

    . \* R# ]; z' _5 I/ J$ l
    5 ?+ w1 I+ V& `( {$ h, o7 x+ a8 Z7 s  ?" W5 f1 f
    * [$ z+ j% Z# R" @3 d6 h% F* n9 _
    由于 22.034 与 17 相差 5.034,这表明下一次旱灾将发生在五年以后。6 g: }/ c; I* |

    / a( u9 {# B# z/ b" F+ D0 `计算的 MATLAB 程序如下:
    / y% ]# U) c7 S5 P* }6 N8 O
    8 `2 J, H2 W5 ~3 Oclc,clear9 R2 R! y( N7 A
    a=[390.6,412,320,559.2,
    ; f. Q  \3 Z$ Q2 n$ T' c380.8,542.4,553,310,561,300,632,540,406.2,313.8,576,587.6,318.5]';
    ' {6 K0 }/ q. w6 ~4 j( ut0=find(a<=320);
    5 k: m: k, i+ G& }7 ~* ~" a% T6 It1=cumsum(t0);n=length(t1);2 {6 B7 Z) x7 p0 ]( }/ r+ M
    B=[-0.5*(t1(1:end-1)+t1(2:end)),ones(n-1,1)];Y=t0(2:end);
    ) ?! T7 Y8 i/ J- z8 |r=B\Y
    8 T' r; I- U$ z  Q; iy=dsolve('Dy+a*y=b','y(0)=y0');4 Q: ^) O' v' x6 s9 a
    y=subs(y,{'a','b','y0'},{r(1),r(2),t1(1)});2 h: m4 E! ], E2 r( b5 g+ G$ ^
    yuce1=subs(y,'t',[0:n+1])  \) S7 _6 c+ x, {: ^, Y
    digits(6),y=vpa(y) %为提高预测精度,先计算预测值,再显示微分方程的解
    ) a7 j$ ?4 I- S( A" [yuce= diff(double(yuce1))
    : f# s2 x9 u/ y% yuce=diff(yuce1);   % yuce= diff(double(yuce1))$ n5 A/ V# t8 n
    yuce=[t0(1),yuce]
    * C, I5 ~8 j5 a* `, U' G
    & I- A+ a# s# Z) O" z# x2 J0 r4 k( z* \4 灰色预测计算实例
    9 s( s) x' K1 v% F5 `& L+ G$ [4 n例 4 北方某城市 1986~1992 年道路交通噪声平均声级数据见表 6$ W6 h8 ?7 ^2 r) z4 p
    - S) z( y4 G8 X( g$ U) N3 m& S
                                                 表 6 市近年来交通噪声数据[dB(A)]
    1 ~1 N5 `3 n4 B) R  q' ]& J4 J) B7 d. s& s# c# M

    , ?0 s# g5 V! l
    ! e; _5 M4 ]/ j) W
    , {; X3 e; C5 G6 X1 z第一步: 级比检验
    7 `+ ]9 Q' b; R( |( U: Z/ p0 d9 V' Y# Y& R" U: l# E, ~$ t; a
    建立交通噪声平均声级数据时间序列如下:1 v- Y( `, u7 E$ h2 x
    5 q" n2 d1 }8 t
    1 X5 w0 Y. O+ a
      ]" g/ O" U1 J; K
    第二步: GM(1,1)建模
    4 e7 ~8 B; u9 u5 U; u( D! G- x1 s) f
    ( F, _) ^, j5 a0 d) m9 b% N
    9 d' y1 q2 Y( `7 ]) e3 c7 L9 _) y) n+ x5 s9 G% J

    ; i5 R5 R* n; l& b; h; |7 p# @/ v& U9 v8 S
    ' u1 T! X! u! Z

    ; h7 f, u* V. q" M$ s
    ( ~7 q$ t$ E0 E! m2 o6 }, I" v& V+ r+ |- T1 I: h
    第三步: 模型检验/ d( N. C5 Y/ \; O4 P

    % F# r# g) S# D模型的各种检验指标值的计算结果见表 7.
    ) X7 b- A* `$ f& t1 q6 E* W
    9 D( @  o# p" `3 ^3 b! A9 d- K
    - k/ a" W% }) E4 i* u1 O7 h5 k
    * k) U* `) S$ g8 U5 s0 r
    1 E( a; W/ _$ Z( s# J" \, q' \" v5 l- @! w! k; I1 o, t
    经验证,该模型的精度较高,可进行预测和预报。2 Q4 L" `+ U# @' {+ B$ S7 h

    $ G8 H% o/ [4 f! L计算的 MATLAB 程序如下:" L9 K/ }. B4 n, T8 E2 o- g" u

    ( N$ B7 \3 x9 t7 m. d* Qclc,clear
    1 ?/ q, K% F5 x' E& g( h5 d7 ~x0=[71.1 72.4 72.4 72.1 71.4 72.0 71.6];0 f$ J& G2 H( i8 G, I  D+ x
    n=length(x0);' t# ]& V% O1 o, d9 o
    lamda=x0(1:n-1)./x0(2:n)
    " C5 a" x* t' N/ h  T! V; {range=minmax(lamda)
    8 u! i" G2 _# H( f6 B, O+ f. }; jx1=cumsum(x0)
    : \* A9 E9 D+ A8 P9 |for i=2:n" R7 R/ H6 |# k' G" c  q
        z(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));
    4 D, h0 s  q* o2 m6 r6 m" oend! U$ X- r& ?" k# b3 Y5 e/ M* }6 ]6 X
    B=[-z(2:n)',ones(n-1,1)];
      j/ ~' C5 l/ B9 F$ q3 x4 RY=x0(2:n)';2 v9 d& F, z4 N2 c) w+ h) t+ c
    u=B\Y
    - ?* `9 M9 {% Y; Z! {0 X. T. Q2 jx=dsolve('Dx+a*x=b','x(0)=x0');
    * P" [% q, o2 _. p" Fx=subs(x,{'a','b','x0'},{u(1),u(2),x1(1)});# A. g4 v$ }2 d8 U; v% ]
    yuce1=subs(x,'t',[0:n-1]);
    % K3 q% U0 \5 t1 k8 R% U& bdigits(6),y=vpa(x) %为提高预测精度,先计算预测值,再显示微分方程的解
    . q% ?, G: }) f3 b9 |  I9 x' w6 d' jyuce=[x0(1),diff(yuce1)]! V( w( T1 ^/ o3 p; Q# k
    epsilon=x0-yuce %计算残差
    , V6 X* v. M$ M2 c( I: X3 Gdelta=abs(epsilon./x0) %计算相对误差+ d4 U1 D0 I8 w3 u/ B  t
    rho=1-(1-0.5*u(1))/(1+0.5*u(1))*lamda %计算级比偏差值
    - x1 T8 E6 H" Z8 ?$ w6 o
    5 y" A# D) Y$ o2 B# ]" ^
    * A9 f3 ^8 [8 O& Q: x
    4 b. e& u# T: \& o————————————————
    0 i3 i% j$ E: b  W6 s* R+ D版权声明:本文为CSDN博主「wamg潇潇」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。6 b* Q% B( I, u4 s* h1 n+ V
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89714074
    # s* h" t  S7 o+ f' H$ ]
    ) `8 r9 a) P8 l4 B: o' z: |, {
    $ @1 |% r; B* w; Z$ s
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