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[代码资源] 寻找 matlab高手

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发表于 2010-8-4 15:00 |只看该作者 |倒序浏览
|招呼Ta 关注Ta
  哪位高手手上有,投影寻踪法matlab源码啊!!7 u4 x4 S8 e  v6 v: B+ N6 w
   急急如律令。。。。。 7 Z1 g" \4 X" G8 e  Y
zan
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    转自:GreenSim——算法仿真团队  ]% }, a+ J6 \1 \9 n
    http://blog.sina.com.cn/greensim: i0 w. Q' c: J( U) `9 a

      r; v+ {+ @  [8 ^( P2 g2 v# n1 v: a基于遗传算法的投影寻踪模型Matlab源码
    ' P: C* X2 x% b' p( F8 n" N& v3 c' @8 W  F' \
    %% “投影寻踪+遗传算法优化”的主仿真程序
    5 f" ^* f* J2 p; e. B1 X: m% GreenSim团队原创作品,转载请注明# `2 G) K+ q* G) }* ~$ _3 K
    % Email:greensim@163.com
    3 P' R  l: H) m, q7 p  }% GreenSim团队主页:http://blog.sina.com.cn/greensim
    $ R7 V  J* J1 \5 ~! p% 欢迎访问GreenSim——算法仿真团队→http://blog.sina.com.cn/greensim+ J0 i, z7 ]8 h
    %% 第一步:仿真参数设置* b0 i7 Y# n. @" U
    clear
    9 W* R6 N$ U7 l% e: mclc
    , u- `. J+ o4 P$ @9 |. e  fclose all
    5 j+ F& o/ F* p2 Eload Q5.txt
    ; R( S3 \6 V+ R9 I$ ], XDD=Q5;%导入D矩阵7 ?0 \! C: w( o% V
    [n,p]=size(DD);
    7 Z- J* k3 J9 d3 Lnp=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1 F" n. U6 Z, x
    if np>=n
    , U. F! t, R. V( Z- Y; B" z3 @% l    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');
    8 A0 V0 }/ [- ?% d7 K9 D; G3 w; ^end
    : i3 P9 {4 v$ H3 A- `- H* e7 o' Cyear=1:np;%选择参与计算的样本,默认选择全部
    6 {3 R! v4 B, d/ q+ k( n/ UFactor=1:p;%选择部分指标,默认选择全部
    ' N1 L' T/ K; @3 q/ R) u6 nD=DD(year,Factor);
    1 a0 ~9 p% }$ n7 D5 OK=50;            %迭代次数
    3 O5 e3 |% K+ ~. Y3 fN=30;            %种群规模' w4 Y; J$ ^9 Q, ]
    Pm=0.3;          %变异概率- J4 P% q2 `& L  u
    LB=-ones(1,p);   %决策变量的下界
    4 Y8 V. V* Y- Y; yUB=ones(1,p);    %决策变量的上界
    $ J5 ^% n  i6 N$ \' [Alpha=0.1;       %窗口半径系数,典型取值0.1b) p& G! Y, f# h8 H, F; E# ~! x# r
    : c( c7 r) A$ Q
    %% 调用遗传算法优化投影寻踪模型的程序+ _" P( g* `' B! X

    4 p( ^3 t0 C, H: j8 e[BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=GAUCP(K,N,Pm,LB,UB,D,Alpha). B' ~6 |9 _% x( J6 l+ C/ ?, r
    8 X/ _: V0 j7 b( z* A
    %% 以下均为整理输出结果/ M% u# s. {; K  w+ l* g
    %所有数据都在workspace里,最值得关注的三个数据是
    4 U: ]7 o2 V' o3 G4 v+ i! L! _- P$ l% Z            投影指标值,和参考文献里的符号是一致的
    " M( U4 |! _' W) C# F+ z5 @: I% 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
    2 D& q3 J3 d# p  U% 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
    : C% M# P+ Y. n
    ; r. r# Z" b" I) R$ a3 V9 ~Best_a=(BESTX{K})';%方向向量$ R$ L: S6 k. Z6 \
    disp('最佳投影向量为');
    0 u/ n; R" b1 L$ J  C5 l# adisp(Best_a);2 \+ v5 L/ @$ C0 N
    d=zeros(np,p);
    ( [; d8 l- X, N# c4 k' uDDjmax=max(DD);( u! q0 n$ \. X6 j+ e9 K8 `6 r0 Q
    DDjmin=min(DD);
    2 g3 W& u  h) V8 t+ Ffor i=1:np
    . r2 z6 D( z6 ~% E: Z4 X2 q    d(i,=(DD(i,-DDjmin)./(DDjmax-DDjmin);
    8 e( p, }" n, u: |5 ^, xend
    ( `7 I* C% c, J2 s( `Z=zeros(np,1);3 x3 v5 A: d0 I2 `- h
    for i=1:np
    - c$ n& b4 s: k    Z(i)=abs(sum(Best_a.*d(i,));
    - b9 K, f2 H6 j1 _# aend
    ( Z; o3 c4 ~+ J' n% b, J( yZ=abs(Z);: f4 l( _1 N/ `! W9 c: A* B4 Z' k  x
    7 O2 C$ k9 G# D! R: H
    %%
    ( U1 v6 ?& b8 j! Xfigure(2)%投影散布图7 U* G$ ]' Q' R& H' N" [" J
    plot(year,abs(Z),'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);
    ! E8 C" Z( j6 b% Y%axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示
    5 w1 w' y+ I2 pgrid on
    & Z0 P: b6 k8 n* Z' O% ?xlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);
    2 o! q. c* e; E. k$ Y3 \; kylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);
    ( x& k3 A) R+ o' B: m%%
    8 a5 N: M. z' Q1 {! ofigure(3)
    9 ?# S5 O" X5 w1 P0 ][newZ,I]=sort(Z);" V3 a/ m7 G0 y. J; t# p0 U
    newyear=year(I);# j  f7 x& x( g# K) q
    plot(year,abs(newZ),'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);  K9 e9 P: |4 U6 r
    %axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示
    5 L# c2 C+ x1 B3 c6 i9 e7 Wgrid on( q9 b  i. X. t: A. a6 @/ x
    xlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);* E4 Y3 V' i) S# j' F
    ylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);6 Q% B9 n0 P  S/ \3 R3 Q4 @
    %%
    + L; R. v0 e2 @2 c% P3 ]8 Z. Mn2=n-np;
    ; C0 o4 {; C/ jd2=zeros(n2,p);
    - g/ H& r2 Q7 G% s) h5 |6 d; Ofor i=1:n2
    / m% C1 E1 f/ E( F" [% P: I5 ^$ c0 x    d2(i,=(DD(i+np,-DDjmin)./(DDjmax-DDjmin);3 H" L' p* z  s
    end# |( W% e* p+ F2 t4 ~; B, k
    Z2=zeros(n2,1);, d. h$ T/ _: Y) s/ E
    for i=1:n2' F3 S: r3 V6 E" q1 u& Z
        Z2(i)=abs(sum(Best_a.*d2(i,));+ y6 i' E8 x3 ~- h
    end
    # Y! M" W- I/ i. K6 F8 L- DZ2=abs(Z2);/ j' G9 ^8 o% |: l9 v" P6 k$ s" Q
    disp('预测样本的投影预测值为');
    $ a3 [5 w0 q$ s7 e2 I: R" Adisp(Z2);5 J6 w4 H' A, T6 v  b
    %%2 E0 \& H; t0 q  W5 O9 q
    figure(4)%投影散布图, G4 \3 B: Q0 H: \. E
    plot([Z;Z2],'bd','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','k','Marke**ceColor','b','MarkerSize',5);
    # M( r2 b$ n: p, s' C# e( ?hold on- U9 e  V& W2 O& i" T$ J" I: B
    plot((np+1):n,Z2,'bo','LineWidth',1,'MarkerEdgeColor','r','Marke**ceColor','r','MarkerSize',5);8 Z, K* @' k1 y4 S
    legend('训练样本投影值','预测样本投影值');0 H/ n& V6 I9 W9 t- ~1 ?/ E  }
    %axis([1,12,0,2.5]);%图形边界根据需要显示
    ! S# ^9 C5 y5 ~/ |grid on- S& w9 }* n% K9 G2 E# x
    xlabel('Year','FontName','Times New Roman','FontSize',12);$ v, s5 c1 J' y+ V( T9 Z
    ylabel('Projective Value','FontName','Times New Roman','Fontsize',12);
    ; l( J$ Y! q: z, F5 Y  l) e6 C
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