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[问题求助] 灰色预测Matlab 程序

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kelimasa        

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    [LV.5]常住居民I

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    1#
    发表于 2011-12-15 09:26 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    2 p. |# e+ z1 H0 y& ?& D' ^' R% z
    标签:灰色模型 gm(1 1) 二次拟合 matlab   分类:技术点滴 . F; i' Y& P/ D

    . E' V/ V# P9 j: q" V6 ?%by allen @ 红嘴海鸥
    5 M8 z8 [5 q7 }%灰色模型预测是在数据不呈现一定规律下可以采取的一种建模和预测方法,其预测数据与原始数据存在一定的规律相似性
    0 L/ ^) x0 c' f8 r  N, c: W1 M; P$ R3 A1 q, k
    %下面程序是灰色模型GM(1,1)程序二次拟合和等维新陈代谢改进预测程序,matlab6.5 ,使用本程序请注明,程序存储为gm1.m
    / y* O6 a# G. T: y
    / Y" h# l; W+ c%x = [5999,5903,5848,5700,7884];gm1(x);  测试数据 8 ^6 `5 D3 R, ?$ f& O) {4 g* c$ {- P
    3 c- j7 G/ Q6 q  `+ J3 E* `
    %二次拟合预测GM(1,1)模型/ |- r; h$ @( m
    function  gmcal=gm1(x)1 p+ y, ?( S$ E" X1 L, _
    sizexd2 = size(x,2);
    + Y- r  m. [) i! Z! r8 B! g%求数组长度
    * \3 ^. H" K; f  r8 h2 K
    + O& F* {0 X7 Gk=0;
    : Z8 |/ r0 A: }5 w: G0 q5 ofor y1=x
    / T  P- x* z' h8 w    k=k+1;/ M1 o8 r, p* @# C2 v
        if k>1. Q9 v) K. F! j
            x1(k)=x1(k-1)+x(k);8 q6 t# d4 n/ U% V
            %累加生成" z2 S1 r$ b* H! z2 o
            z1(k-1)=-0.5*(x1(k)+x1(k-1));   
    & E; v$ k: r% y( W        %z1维数减1,用于计算B' ~6 k. N: h$ N7 i4 X
            yn1(k-1)=x(k);
    2 R. ^3 Y7 ^* j& U    else
    - ^% S0 z# P0 g3 t1 O8 }2 F! N        x1(k)=x(k);
    " T7 o. o8 H6 t$ v. c. g" d2 z& g    end- j! @. h6 D8 B+ F' x" `& x
    end
    2 ]6 v% c7 L$ x5 z. b. z& T%x1,z1,k,yn1- ^. O4 Y/ i' X: q3 m2 U- T
    : C; p6 O/ n" e7 Z5 x
    sizez1=size(z1,2);
    3 M: W2 R4 q, H- J: p; ]5 a$ h, w%size(yn1);( U3 H. U* b# w! z* s# ]
    z2 = z1';( Q4 F; _$ O3 d* F" ^/ u
    z3 = ones(1,sizez1)';9 E( r, b7 Z0 B8 w

    1 X# K7 i$ a  V  A! {YN = yn1';   %转置
    6 m: f1 }6 q' n0 y%YN
    6 ^( |7 r  @! c2 m; |
    ( r8 s% ^; Q% q/ BB=[z2 z3];
    % y- e" K- Z7 \6 B6 o- l: w' [$ z. Zau0=inv(B'*B)*B'*YN;+ w: l& u. [; f# N! c  T
    au = au0';1 ?4 p: a  O) g% D0 U
    %B,au0,au
    . ]$ U0 @" F0 i5 `5 D4 j9 W; L
    , H/ D  N; W* t$ F- j* W9 q- ]afor = au(1);7 K. ?( T- {4 V$ J
    ufor = au(2);" V; R0 y+ j/ U5 [
    ua = au(2)./au(1);
    ' J8 {# G2 a6 o+ C/ }& E' N" [%afor,ufor,ua 0 C! i/ ?0 A# U8 _" f. `1 I2 i
    %输出预测的  a u 和 u/a的值8 a) y" s$ u; C$ b" ~$ A2 a
    ) ?" }- P' V6 }: O# p) k2 H* Z7 h  Q
    constant1 = x(1)-ua;
    0 V. T4 s( Y$ z# Q3 E  gafor1 = -afor;" q# N  t; f) a4 X" h1 O7 U- W
    x1t1 = 'x1(t+1)';
    : `! u8 F" z2 v+ c6 Qestr = 'exp';$ K/ f; ?# S9 c$ ]9 Z) V
    tstr = 't';
    * I' V/ C9 G& c$ ~7 N4 Q# ileftbra = '(';7 }& ~! u9 u# Z$ r; X4 [( \
    rightbra = ')';
    & P1 C7 y7 O& U%constant1,afor1,x1t1,estr,tstr,leftbra,rightbra
    : O; [1 A4 O& `3 s+ c* k) E+ n
    ; \- z' J; o. c3 a' t3 u  Rstrcat(x1t1,'=',num2str(constant1),estr,leftbra,num2str(afor1),tstr,rightbra,'+',leftbra,num2str(ua),rightbra)4 C+ o4 L5 @$ ]" ?& S  T% ~; a! u
    %输出时间响应方程
    3 y- g8 m6 @6 p$ V, d. H
    2 L3 O4 u+ `9 d0 e- [%******************************************************
    9 W8 m8 |' N: x' A2 p8 N& t' V%二次拟合
      K% t) _! l9 H( F1 Z4 \3 I- P; ~) `/ ]* [* @- D+ L3 _
    k2 = 0;
    4 `! i5 E+ _3 i# X3 yfor y2 = x1
    5 N7 ?) P1 r3 e( f8 G1 C    k2 = k2 + 1;% n* |. A+ v+ I* ^+ X9 k; r1 R
        if k2 > k  
    0 }* w: [! N; k0 H* o    else
    3 x8 {, f/ ?9 `        ze1(k2) = exp(-(k2-1)*afor);  : y9 }0 D( i9 [
        end( W) ]: O7 h- |2 P) b
    end6 [; ~8 u/ e! m
    %ze1, Z8 k0 m. S3 M9 W7 W8 a1 J

    $ C5 w1 b  @* M) Jsizeze1 = size(ze1,2);
    * H" n, n4 X! M1 vz4 = ones(1,sizeze1)';" j* O, p9 r. i/ m. f
    G=[ze1' z4];6 ]1 }7 E/ r  t3 |5 o: ~* i
    X1 = x1';
    * `5 s0 S& v& t7 o9 Zau20=inv(G'*G)*G'*X1;/ M7 F% m9 Y, z8 ], [4 i
    au2 = au20';
    : C' M7 m/ {0 W( Y4 L/ X$ \5 Y% m%z4,X1,G,au20* a' ~( ~" j: M( h" d0 m" B

    5 k3 i; }" M+ ^  m* d# k0 [Aval = au2(1);
    # B, O' @* ^+ D/ K: T& B$ ABval = au2(2);; c+ ]2 D: R2 t/ H; Y
    %Aval,Bval
    , K0 `  i5 Z7 N0 }& H  @$ R( b9 D%输出预测的  A,B的值
    , X, a! O8 ]/ x8 s; x# O4 v0 ?, u+ z' A) t' M6 \' L
    strcat(x1t1,'=',num2str(Aval),estr,leftbra,num2str(afor1),tstr,rightbra,'+',leftbra,num2str(Bval),rightbra)% [. L/ e& d! l- z
    %输出时间响应方程, ~" F4 O! q; o2 h* W# a' b
    2 {, |6 `, @7 d0 V( U* y
    nfinal = sizexd2-1 + 1;  i+ K' ?( O! C0 l) {6 o
    %决定预测的步骤数5  这个步骤可以通过函数传入$ D1 `" Z8 p9 a# I

    ! N  P0 f6 [  w' X, i6 J' P%nfinal = sizexd2 - 1 + 1;  ^5 p  b1 X& b$ v* s
    %预测的步骤数 1# z6 ?& G% m. h4 P6 e; a$ s/ e4 H
    + L! U, z( G5 `
    for  k3=1:nfinal' a3 `5 H1 v9 S+ K4 N4 c0 ~: q
        x3fcast(k3) = constant1*exp(afor1*k3)+ua;
    0 k% a" L/ Y& p$ P5 v; X9 ~1 w- Kend7 `* ^6 p- o$ y7 V- S
    %x3fcast0 _) S; {+ Y& b- {4 q( q" R) Z
    %一次拟合累加值
    ' \6 _3 L+ `& A) ?/ D/ n: ?9 b+ U/ d$ f
    for  k31=nfinal:-1:0* a( h1 {* v- P1 `
        if k31>1
    3 S9 d2 t$ V/ V% U% t! f        x31fcast(k31+1) = x3fcast(k31)-x3fcast(k31-1);
    % M  j; Y6 A8 Q! b    else
    9 ^7 d8 E0 [- m9 {* o0 c! v. x) c8 r0 Z        if k31>0
    9 D5 j( ~3 P; ^. _9 |7 O" p5 N            x31fcast(k31+1) = x3fcast(k31)-x(1);
    7 T* k/ k: c  I7 E" Z7 w3 L6 s( L        else
    * ]) p* u3 Z5 w+ y7 @0 D5 w            x31fcast(k31+1) = x(1);! i# O# y- [$ j0 B' Y
            end
    4 C) I3 U6 K& x$ `$ m; e, Y  L7 N    end  F6 t* t1 ]; a! G- ~
       % S& h! [& H1 z2 f' x) ^
    end
    ' A. w4 {  j3 Zx31fcast
    0 k) [5 m6 J: Y. {9 w1 S0 G6 d) c%一次拟合预测值' G* ~2 O0 X+ u. h; j0 K

    : c: ~& S% \& u7 \- p# C" D( x3 [  k( h8 B3 }
    for  k4=1:nfinal
    + k% m2 _1 C) \    x4fcast(k4) = Aval*exp(afor1*k4)+Bval;
    9 z" i: s& B( A; f- o( dend
    0 t; I' M$ {( J: x$ l# W%x4fcast- a' G4 h* ]! f- E
    " o, n0 `5 H7 @" n+ p$ m1 g
    for  k41=nfinal:-1:0: t' Q4 A& }# N$ r
        if k41>1, Q8 g  O5 Y' n' Q& O
            x41fcast(k41+1) = x4fcast(k41)-x4fcast(k41-1);
    3 D: d9 b. z# T    else1 G% ^: @, _* A. b3 x0 ~! Y4 @. l+ C
            if k41>0
    3 ]7 d$ u; ?% e- H1 ]9 _! A2 r            x41fcast(k41+1) = x4fcast(k41)-x(1);
    ( x( d7 c9 m: U& x. y- x        else
    , J  t! c; P) R, _9 C            x41fcast(k41+1) = x(1);! @" G# t- p1 e" L; \- t3 Y+ Y1 _
            end- H$ P  t! F8 y- V) B4 V
        end
    5 W+ |, Y% S3 J' V& ~) c4 f   
    $ X$ T* b+ P2 i- o7 s( \( `3 l, wend
    : z$ G9 j" C3 l' }; X) [0 tx41fcast,x+ Y4 t, {9 Z* Q, K- o/ Q" G
    %二次拟合预测值) n) V) a, m6 b5 l1 ~" E' y! |$ Q

    0 p+ W/ `; m; \" @1 X$ X%***精度检验p C************//////////////////////////////////
    % M, J  K6 S/ ?) vk5 = 0;/ y& @) R7 z0 b  o
    for y5 = x
    , Y  i- v7 w! s9 @" J. W4 R2 ?& v* h% q    k5 = k5 + 1;+ b; C9 p0 j8 _0 T1 P
        if k5 > sizexd2  9 v  s  `$ N, g" Z% D$ T* t& a8 {! C
        else6 z- C0 @0 Y9 D9 y- r. @9 t( x! K
            err1(k5) = x(k5) - x41fcast(k5);  
    5 g- j9 d( Q& h" {9 [) i    end0 H- R3 v3 o. o4 T4 ]
    end  R, ]/ c8 g* _
    %err1
    : Q' n* s6 W0 j9 r+ D%绝对误差+ Y+ P' L1 m  f" c3 c% A0 }. x% r2 _, L

    , }* w3 u( l6 ^4 ~% h  p/ k
    1 }" f+ t, k! f6 T$ I& Nxavg = mean(x);& V# |- |7 \5 m4 e
    %xavg
    ( A; W7 ^- f: y, `%x平均值0 j) D6 l3 n' R; K+ O# p
    ' t* V/ O0 {: ]$ `5 d! ?
    err1avg = mean(err1);
    + @7 O* m" ?- c% s9 T: `%err1avg
    4 Y5 H- D8 H+ i: E9 p; v. f1 B' }%err1平均值
    4 J0 z) `0 t9 I* P8 t
    / d2 f7 O& [( Z# f: b8 m& }& s# i- pk5 = 0;2 t9 n4 E- T; i8 Z9 C$ E- o- \: I
    s1total = 0 ;' [7 Y. o( x; f0 q* J( [. \* W' `5 x- v" |
    for y5 = x
    ! s* i6 g. u! f# }8 Q    k5 = k5 + 1;% g9 T* E) l: ]6 ?
        if k5 > sizexd2  
    + D6 T# a$ O: I9 r0 z' }& L    else
    6 n( l8 R$ }  |/ ~- N$ L        s1total = s1total + (x(k5) - xavg)^2;  % T4 O# f4 e2 q
        end/ Q0 }! @' E3 ?3 w7 i* s
    end
    0 A# q, Z1 l4 X, ?/ }9 `1 ys1suqare = s1total ./ sizexd2;
    8 [7 C  F6 I' as1sqrt = sqrt(s1suqare);6 u! C% O; `7 |4 e* Q5 q
    %s1suqare,s1sqrt
    + V3 g; b# o) O% d%s1suqare  残差数列x的方差  s1sqrt 为x方差的平方根S1; l+ u3 \2 w$ a# k  f

    . o! ~$ C) L) G4 {k5 = 0;
    0 D; E! T, |: _! Q2 _- `% M+ b$ B! zs2total = 0 ;7 v1 ], k- z+ J, u' v9 H
    for y5 = x
    ) N4 G0 f; O- j  s1 ^. ~    k5 = k5 + 1;
    ' d( @) k1 x/ i' U! z2 x    if k5 > sizexd2  ) O/ p0 `" F  [" E( P6 A7 J2 [
        else3 X3 w: X! `" U* @
            s2total = s2total + (err1(k5) - err1avg)^2;  ' x* N0 D4 X0 l+ V. z2 U
        end
    6 R8 t: H* H- D  B7 [. a6 X) qend& |: ^2 b& d( ~, [5 d! c8 p
    s2suqare = s2total ./ sizexd2;
    * b& z- F1 x0 h: j2 a%s2suqare   残差数列err1的方差S2$ h  Q* X- Q7 \& h' H
    & J# d/ B% {2 o, {8 b% j
    Cval = sqrt(s2suqare ./ s1suqare);, K$ _0 ]5 b2 ~$ h7 X
    Cval
    8 ~' N/ Q2 {. ]% D0 e& n; U& M- U%nnn = 0.6745 * s1sqrt
    1 B/ i1 g$ @0 X%Cval  C检验值
    / f2 [' W9 u$ A5 [" ]# V) `5 Q9 G0 ]& h# q( j
    k5 = 0;3 \/ b; i( D/ {9 ]0 K6 x  t
    pnum = 0 ;" h' H8 B# D6 m$ Q8 k! x7 ]9 h2 \- |
    for y5 = x
    % R' O# Z* o. C  k/ }' d    k5 = k5 + 1;* |$ \' ]; t4 u: A' h1 e
        if abs( err1(k5) - err1avg ) < 0.6745 * s1sqrt
    - z1 r; e  X* i, D6 @$ q! Y" E        pnum = pnum + 1;0 e/ E7 z5 w- j: I; f5 R
            %ppp = abs( err1(k5) - err1avg )     - n, I7 j' [% o: G: F% d: q5 R
        else0 D- H; Q( ^: [+ X; Z
        end
    ; f$ u% y3 ^* o4 ], ~/ iend  x6 k1 M8 Z) N
    pval = pnum ./ sizexd2;6 M* I( E- E2 R5 y: ~) R
    pval  t, n; a9 _7 e. W- O2 `
    %p检验值0 _' M4 m5 v% I6 e6 O# Y# O1 L
    9 V" @+ @0 f* \5 A4 v
    %arr1 = x41fcast(1:6) 灰色预测MATLAB程序.txt (3.86 KB, 下载次数: 170)
    zan
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    zgtjdxlhz  matlab在数学建模中的应用书中有更简便的代码  发表于 2013-1-27 23:09
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    厚积薄发 发表于 2011-12-15 09:38 - g+ T, `& H2 @" V+ v  ^
    不错,好东西

    4 b" y. ]) Z+ V  M, T嘿嘿,大家一起加油啊~2 V; e' o7 _& L/ d2 B0 H
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    请教下楼主,最后面的c检验值和p检验值是什么意思,标准是什么,什么值算好呀??
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    梓爱 发表于 2012-7-11 09:49
    1 w# q0 x- q+ Q: F8 U. y) \请教下楼主,最后面的c检验值和p检验值是什么意思,标准是什么,什么值算好呀??
    # U$ \# s1 u  e4 D- d$ a
    此问题已解决,详见如下:! m" {* Z  m' X; h! [
    if p>0.95 & c<0.35
    ) g$ ?; e* ]" D; `$ P    disp('The model is good,and the forecast is:'),1 _# n; O/ Q4 a& S/ f
        disp(Hatx0(length(x0)+T))
    6 M8 v3 Z4 n, i/ e" Q6 B# a! telseif p>0.85 & c<0.5
    . |6 I& E$ U! W# }% O  \- ~    disp('The model is eligibility,and the forecast is:'),2 t) M. j4 K+ T) P) z0 I! C
        disp(Hatx0(length(x0)+T))
    / S8 k# m- n8 M1 Nelseif p>0.70 & c<0.65
    " [/ \1 p7 p# t1 U# u    disp('The model is not good,and the forecast is:'),3 y$ `2 s$ h0 b$ V; q" ^
        disp(Hatx0(length(x0)+T))0 y0 F! a/ m! Y% S( o, n
    else p<=0.70 & c>0.65. [$ h- I: c+ _
        disp('The model is bad,and try again')
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