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转自:GreenSim——算法仿真团队. v. M! A% B5 Y! `5 ]0 i
http://blog.sina.com.cn/greensim
5 g/ P, ]! b* U3 P# D8 r% E% L' S% k, [5 q: W
/ A+ i2 w8 S1 A; N基于遗传算法的投影寻踪模型Matlab源码3 A4 [0 u$ j0 X; O! L4 e
5 h0 w8 f$ p' r1 g! |%% “投影寻踪+遗传算法优化”的主仿真程序9 \& s2 o I6 C0 ^6 O
% GreenSim团队原创作品,转载请注明) a9 m# A: ~- \# \' p' Z0 j* G
% Email:greensim@163.com1 o' F' K+ g c6 e$ m% |
% GreenSim团队主页:http://blog.sina.com.cn/greensim, o; z% M: l, G! I0 U! `) f
% 欢迎访问GreenSim——算法仿真团队→http://blog.sina.com.cn/greensim( d+ r% f% H! f K8 g# j. P" Q
%% 第一步:仿真参数设置( C7 M% R5 A7 \1 I/ ?# c$ x
clear" {0 ^ _- _ Z3 U) c( O
clc
; i3 X7 S; M5 Z( H/ ?* eclose all
$ O6 r( B3 N! Y% \) i1 N% t1 \load Q5.txt
; Q% C5 F% T( M2 W; _: y% qDD=Q5;%导入D矩阵# A, J8 J2 ?: {0 R1 S
[n,p]=size(DD);6 @, Z- ]6 l* R* I# u) Q) e/ T
np=15; %训练样本的个数,前面1~np个样本用于建立模型,剩下的样本用于预测
0 g; O' |* w( vif np>=n7 D# s3 H8 |% `. k
error('用于预测的样本个数不能大于或等于样本总数,请重新设置');% e0 Y9 ]1 w. n- R2 U1 U: F
end
% m$ b/ o$ x5 ^. U- Tyear=1:np;%选择参与计算的样本,默认选择全部
. L+ T8 U6 x" N. Z. gFactor=1:p;%选择部分指标,默认选择全部) t3 d% l0 H, f/ [
D=DD(year,Factor);) b% n; g4 y/ ?, Y7 j `( C
K=50; %迭代次数
+ k( l) |4 P- pN=30; %种群规模1 O; w* p. o, T: G6 G8 x3 F
Pm=0.3; %变异概率9 F9 `; h+ J* b( H% @7 w Y8 a
LB=-ones(1,p); %决策变量的下界+ t' ^; c/ {) g0 ~# Y
UB=ones(1,p); %决策变量的上界6 W* v5 S& B! f- ~- w
Alpha=0.1; %窗口半径系数,典型取值0.1b5 \) P' m" w8 s. @) W; N; n
) R4 m2 t, o0 N. j, Z) g%% 调用遗传算法优化投影寻踪模型的程序
9 N- T( T. u: u% m7 @! i: t' A [7 G* f! V0 ?; u) _
[BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=GAUCP(K,N,Pm,LB,UB,D,Alpha)+ v5 ^% _& ]8 U5 _3 O6 u1 A$ Y
* ]+ x3 L, @, N0 N%% 以下均为整理输出结果* k" ]8 j1 g6 w7 R* c
%所有数据都在workspace里,最值得关注的三个数据是1 y: J0 p2 ]- u: W$ E8 B1 B* s8 F% [
% Z 投影指标值,和参考文献里的符号是一致的
3 Z$ D4 f3 C" K5 M4 k% Best_a 最佳投影向量,参考文献里也是用的符号a,这里加了个前缀Best,表示最佳
$ H. f% ^8 r$ P! p% BESTY 投影寻踪模型中的目标函数的变化情况,文献中的模型是最大化模型,这里按照惯例,对其加了个负号成为最小化模型6 V5 `- X$ ~/ Z F
( m. `4 Q/ r. A% E9 `Best_a=(BESTX{K})';%方向向量2 E9 a. }6 \ I% z Y6 o3 \8 D
disp('最佳投影向量为');) i2 ?/ T! Q S" }+ F% ?
disp(Best_a);
C, S( ^6 ]: K/ Bd=zeros(np,p);
4 Y1 W. P# }$ \- @: UDDjmax=max(DD);" R& Z, s) x' P! H5 [: y
DDjmin=min(DD);( a; d/ T A1 H+ c) w
for i=1:np
1 Q/ r+ g$ c) U* Y4 i1 p3 e) k# c d(i, =(DD(i, -DDjmin)./(DDjmax-DDjmin);
; A1 Y7 v( I1 N. M/ F6 K; Aend
( ]% m+ y/ j; \! n$ v' KZ=zeros(np,1);
. V, n8 A" y3 `7 Afor i=1:np: l: b; I( t4 X; s! G
Z(i)=abs(sum(Best_a.*d(i, ));+ L1 g9 I7 l4 j/ [! k
end
1 @; X. }! D' {3 W1 p. LZ=abs(Z);4 i; R* u9 E' T8 g9 s
7 Z; y- f; |. V
%%5 i C( y# Y! d4 Q% _
figure(2)%投影散布图0 I- ? n/ I: R
plot(year,abs(Z),'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);
7 ]$ ^# A$ c2 P0 x ^5 A%axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示
/ H; x* y8 a! g1 T* I$ Egrid on- i! @, \2 I: L4 C" m7 J
xlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);/ J8 x* L( d! Z0 s& C
ylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);$ j1 p0 A0 n# l- W0 V. E
%%
2 a3 T9 P2 R+ F! P! F' o3 h/ o3 Rfigure(3); _( w+ G% N r( _" n1 G2 F
[newZ,I]=sort(Z);
" G/ X' s7 H- @3 jnewyear=year(I); i; k# @: W/ M3 ?' u0 m( y0 M
plot(year,abs(newZ),'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);/ N+ r8 o* H( n* M0 q+ g. o" e
%axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示
6 J! h; Y3 N/ R0 x/ Cgrid on
& l6 Q1 G- [* p3 G; Wxlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);
7 T; D2 C. N. mylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);
2 C# K6 s% Z3 [( k% l2 l6 X2 Z%%
1 i8 s: L0 F9 V1 u9 v& N, J4 I* Un2=n-np;
+ Q! q. T- l9 n' | ud2=zeros(n2,p);( T- _6 `* l0 y+ F$ O; t" M
for i=1:n2
" X" R) @0 x# i+ N" b9 ]$ Y d2(i, =(DD(i+np, -DDjmin)./(DDjmax-DDjmin);
6 g+ q; ~, I! E8 M; Y! K, l$ U$ `end
5 y9 R$ R' S; I0 {7 w% xZ2=zeros(n2,1);# I$ n+ Q1 m+ t6 Y* \7 [9 {
for i=1:n2/ _9 Q- F0 z2 Y
Z2(i)=abs(sum(Best_a.*d2(i, ));2 a( A) k7 w" M2 _
end
% D, f. _8 @- c7 l; T8 z& A3 MZ2=abs(Z2);6 n& r! W. [% j+ k' _: k( L
disp('预测样本的投影预测值为');9 C+ S' N0 O7 e# M# j# ~
disp(Z2);
/ ^5 M; B# D* P I8 G7 g% a+ T4 E%%6 D4 G5 p9 b( r0 F5 b/ W* l) W' y7 X
figure(4)%投影散布图
, F/ w2 b8 {+ F0 s5 I6 Y* jplot([Z;Z2],'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);
6 t% Q# [, ^0 d8 i$ E0 M6 ^hold on
7 A! r3 {" V$ r* ~2 I) tplot((np+1):n,Z2,'bo','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','r','Marke**ceColor','r','MarkerSize',5);
% I9 K C1 t, E- J! P0 \* c* ulegend('训练样本投影值','预测样本投影值');
/ L9 m6 _0 l+ U: f" f B( S; q+ y%axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示
; H( F5 k, v" n5 cgrid on
E% P, R. s8 }8 A, J. rxlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);
7 q( w1 ]: ~* M& y: m3 ^$ ]3 Sylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);
0 l) G' i a) ?$ \ |
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