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转自:GreenSim——算法仿真团队
5 ?+ L- k: Q, m+ p1 D3 zhttp://blog.sina.com.cn/greensim
& N7 K) _% M0 r4 ?4 C8 L0 i# \/ m/ E( v5 Y! l9 w* R5 C
基于遗传算法的投影寻踪模型Matlab源码
/ V% |7 P1 P+ N m: P! a) E, F& K+ \$ S$ [2 j
%% “投影寻踪+遗传算法优化”的主仿真程序
8 D0 u. i7 P* j7 [2 ]% GreenSim团队原创作品,转载请注明6 l* h1 |6 R+ h1 x; a' u
% Email:greensim@163.com
7 P2 Q4 x% |' a7 W% GreenSim团队主页:http://blog.sina.com.cn/greensim- z8 t# v) e$ Z1 [
% 欢迎访问GreenSim——算法仿真团队→http://blog.sina.com.cn/greensim
: `. W0 }8 m0 k, ]%% 第一步:仿真参数设置
5 r, P, J# `5 s/ Vclear* F3 P( w; w' m* G, ?
clc* ?8 ~7 F+ K# {6 ^: N
close all
! m3 J" D+ b" `* r0 j5 I7 `load Q5.txt- L" Q5 p1 ^: [/ e2 B, V; u( @- k
DD=Q5;%导入D矩阵
" R" G% P+ Y( E* [[n,p]=size(DD);# M, B3 K3 e9 m0 D3 N, \
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4 j3 l8 |$ X+ v" n
if np>=n
1 l# i( p; m) B. U1 y" Z8 ` 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');6 v$ o( `. ~! J; f- L6 ^
end8 k0 l" a U6 o& [8 |
year=1:np;%选择参与计算的样本,默认选择全部5 R! P3 A! h' O
Factor=1:p;%选择部分指标,默认选择全部& [0 b/ h5 h/ E
D=DD(year,Factor);* C- H& L. A1 e6 R j& d$ G
K=50; %迭代次数
1 b3 f- T' }8 ]8 CN=30; %种群规模8 j$ X' k: B2 M t$ A" p6 n
Pm=0.3; %变异概率
, @. j w2 C. f1 t. s' w' nLB=-ones(1,p); %决策变量的下界: j2 \2 N8 _/ q- w! ~. q
UB=ones(1,p); %决策变量的上界
/ V1 |2 v0 Y }8 v. W% JAlpha=0.1; %窗口半径系数,典型取值0.1b6 q* O2 k. Q: L" c" R7 Y
* L' D2 S v, e' a* a& I( |, L%% 调用遗传算法优化投影寻踪模型的程序* O |9 ]0 O z( q6 ]& {
0 V' r: b+ f) C* j5 v- ~2 k+ ][BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=GAUCP(K,N,Pm,LB,UB,D,Alpha)
4 j; }. d' r4 F9 J/ C3 a
# J9 }( o- N2 X) X( c0 U%% 以下均为整理输出结果
2 f) S( _" q7 N( E( ?/ _8 J%所有数据都在workspace里,最值得关注的三个数据是( P N! a7 z5 @/ C. w5 A/ W9 O
% Z 投影指标值,和参考文献里的符号是一致的
! x. G: V+ T8 N& @% 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& L6 y6 }: k: ^: A7 B
% 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
^ l q3 t/ _: F
* O$ |/ E7 V& E$ b) b9 TBest_a=(BESTX{K})';%方向向量
* \8 V2 ?- R5 I% B6 J, Edisp('最佳投影向量为');/ ~ |' C# |- ?5 c- t+ T; q
disp(Best_a);
' y+ g2 s8 M5 f+ K1 [d=zeros(np,p);
9 O. ^" o& B. d" dDDjmax=max(DD);6 E" o# ]8 L D9 ^5 z/ F6 d
DDjmin=min(DD);
, s) Z: R2 n6 T2 w) vfor i=1:np
* T4 g3 E; \4 ]* i* ~1 W: O9 I d(i, =(DD(i, -DDjmin)./(DDjmax-DDjmin);
# B& d0 n" n% s4 k$ K' c: m* uend0 Z7 S, o3 w$ I: E: S" K) Z
Z=zeros(np,1);& ^5 @4 V- b" A& [
for i=1:np
: O. s& y. A# E+ Z Z(i)=abs(sum(Best_a.*d(i, )); o. q4 \( L# h+ i( A0 z
end
- l4 O4 Q( s+ u7 w' UZ=abs(Z);' s1 K2 J S6 d9 D. V
: |- S e8 a* _: }- t7 \; L
%%; [* A* q6 r* o7 ~. \, Z
figure(2)%投影散布图 L' ]0 P; U! i2 W9 D5 K4 r* y0 e
plot(year,abs(Z),'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);
& o& u- j# R& T7 m%axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示; I/ y$ I) e: l4 i0 }( o9 n2 f
grid on
( K5 L- _& n9 wxlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);
( m J+ L: ~0 T( Bylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);
, {. g: R1 K9 M4 H* \7 v! _( N%%
* o I* F: U, t+ S) Z9 C7 ^figure(3)
. @+ p x9 N; t- F: E# z[newZ,I]=sort(Z);
7 B, R4 `& t" r; _* Bnewyear=year(I);
1 l9 F# W9 d8 h; ~# B, ^+ y1 ^" ^7 fplot(year,abs(newZ),'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);) w, P! }# f6 g- ]; e8 a/ h- ^
%axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示9 O0 [; P9 Y2 D" W# x
grid on
" [: y& I/ h4 K* d2 c; pxlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);
* F9 D0 a4 ?2 y) n0 @ylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);
# j8 `/ P$ {/ S" @) \; M% z/ f$ [+ O%%6 b/ |4 K6 i. b! O( D; k' h9 {0 d
n2=n-np;, M! N) \. `) s2 d8 x+ }
d2=zeros(n2,p);
/ x7 A- L _/ j& V- x1 B; cfor i=1:n2- r3 b1 Q4 P" c& x; c# @
d2(i, =(DD(i+np, -DDjmin)./(DDjmax-DDjmin);
6 E9 t* p. q9 i( S( w2 `end
1 N f; a1 j5 B) t$ J8 [+ @Z2=zeros(n2,1);8 ]( z4 @0 _( @/ Z, L- f' a
for i=1:n22 W6 ~1 A9 ]5 ?0 ^
Z2(i)=abs(sum(Best_a.*d2(i, ));# c9 G2 U, U% ^9 S& S" X
end# l* C! Y$ q3 Z0 h( p* |! h) [
Z2=abs(Z2);# y' R/ ]& @+ G! y, E0 q3 h
disp('预测样本的投影预测值为');
, b- V' I/ _" x; g s8 odisp(Z2);" l0 C4 ^$ P2 \3 e
%%$ }/ G1 d9 J V) M
figure(4)%投影散布图5 }& z% r+ C- o% @+ D$ Q. f8 h
plot([Z;Z2],'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);, k( G4 H" T: w) H3 }' o; t
hold on. u& p; l6 O2 j2 Y! H# T8 e" ?8 B& e
plot((np+1):n,Z2,'bo','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','r','Marke**ceColor','r','MarkerSize',5);0 y" C$ ]; O3 v& A& K! \
legend('训练样本投影值','预测样本投影值');4 M! f+ g u/ N$ x0 L2 w8 y
%axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示
' n) g% J: ?; }) Egrid on
* y8 ?+ I0 Y" W; ^( l) r yxlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);
2 ?/ x+ C" v! i- a* Hylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);
- w) t+ V e% [5 A2 _9 z5 a |
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