灰色预测系统的matlab工具箱

北辰玉竹

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! @1 w0 t- a) s! h6 u8 E! ?

qwz2016

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sxyu

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陈希

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你不知道的事111

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robintemp

空间啦克隆空间乐扣乐扣拉开距离

; U  _( f+ C8 V" `. `+ z9 R/ `

SeanWang123

GM0.m  
%该函数为GM（1，1）模型返回还原值   
6 P; T9 V; O0 Z$ p4 J0 Efunction f=GM0(x0,t)  %数据数列   
/ r, X5 |& D7 u& s! E; f5 e[M,N]=size(x0);        %算出数据数列的大小   
$ C: U% l) X5 ?x1(1)=x0(1);           %累加生成数列   
for i=2:N;      
    x1(i)=x1(i-1)+x0(i);   
9 g( f& {6 P: f% ]) A4 `5 f8 [% t! Bend  
x2=[];              %累加生成数列均值生成数列   
for j=1N-1);      
, Z: |4 y5 u" b, [0 C$ E; R    x2(j)=(x1(j)+x1(j+1))/2;   
- A9 u6 N6 J& n0 s; m# Kend  
x=x0;              %数据数列镜像  
( F# ~# [) K. m4 J& Q1 ?x(1)=[];           %删除第一个数据   
Y=x';              %数据列向量   
global a;   
% d2 r2 O; @+ \global b;   
3 [/ i- N2 u8 N* Y4 ZB(:,1)=-x2';  
' z; ]4 Z/ [: ]8 q3 nB(:,2)=1;   
7 h7 ~5 j# u3 f: e$ e" j5 FA=inv(B'*B)*B'*Y;   %求参量a，b组成的参数向量   
6 |. K' `" r) {! H5 ^: \) \a=A(1,1);           %求参数a   
; ^* H. i+ X6 c& y3 _b=A(2,1);           %求参数b   
f=(1-exp(a))*(x0(1)-b/a)*exp(-a*(t-1));  
f  
  
5 {1 q! @# [: k/ `' g9 |9 j5 @GM1.m:  
%该函数为GM（1，1）模型中数据数列进行光滑比检验   
function f=GM1(x0)   %数据数列   
# u! y* D* \* A9 e2 x( u4 iN=max(size(x0));       %算出数据数列的大小   
, O) {& ]0 e6 }. U) }& cx1=cumsum(x0);         %累加生成数列   
" s- B9 J  t! |" {$ N1 cglobal J;   
global J1;  
5 V5 K, _6 {3 W0 Y1 a' K. d- Xglobal J2;   
x0(1)=[];   
x1(N)=[];   
global r;  
% D5 u; t  _# G: r- t9 m4 O: sr=x0./x1;   
for j=2N-1);           %判断数据数列是否满足准光滑条件1     
/ S, I- K" q! d/ Y- k' A   if(r(j)>=0.5||r(j)<0)           
       J1=0;           
' @2 }! u1 r0 u9 p# P8 E) h9 ]       break;      
/ n4 B7 x* o7 M6 J/ \- {7 s   else  
       J1=1;      
   end  
" o0 v7 K" |: ~" d. U5 r- tend  
4 k& N/ Y8 v, ^% P$ bfor l=1N-2);           %判断数据数列是否满足准光滑条件2      
7 S5 i! o8 [/ \% `    if((r(l+1)/r(l))>=1)           
        J2=0;           
& \; j7 T3 y4 r( W3 b        break;      
    else  
; O4 a, X  I  {. a" f( Z+ F        J2=1;      
7 r' I/ f5 p5 A2 J( F' k9 X- x    end  
end  
J=J1+J2;   
5 y# B9 b! X, ~: ~4 Sif(J==2)                 %判断数据数列是否为准光滑数列      
3 I. ~* x' u, J2 x* d+ }: k2 y# o" m( A    disp('数据为准光滑数列')  
else  
    disp('数据不是准光滑数列')   
end  
  
) H( n( x4 t8 Y# J; V! @7 I2 w8 \' [GM2.m  
%该函数为GM（1，1）模型还原值参数计算   
+ z  M9 G+ a) k) jfunction f=GM2(x0)  %数据数列  
. U3 t' G! o: i% {& w. Y[M,N]=size(x0);      %算出数据数列的大小   
+ G- Y7 E3 {9 S/ v5 F. h: Tx1(1)=x0(1);         %累加生成数列   
' m; `1 I- P' N  D4 rfor i=2:N;        
    x1(i)=x1(i-1)+x0(i);   
end  
3 ~) `2 j! |( `0 ~& t( \x2=[];              %累加生成数列均值生成数列   
$ P4 q7 t, W( D9 M; Xfor j=1N-1);        
& \& d( H2 v! R9 R: k( p; P/ x    x2(j)=(x1(j)+x1(j+1))/2;  
2 F# e) n0 }3 }/ [7 `- Y" qend  
  x=x0;              %数据数列镜像        
' p+ R% f+ |9 Z* _6 I  x(1)=[];           %删除第一个数据   
( J( q5 }# Q$ C7 Q" D6 m  Y=x';              %数据列向量   
" s: \9 {1 z6 t$ x  global a;   
, A! k* q7 x) d  global b;   
  B(:,1)=-x2';   
# y- e$ V  S) R& l/ W2 }& u4 U& R  B(:,2)=1;   
  A=inv(B'*B)*B'*Y;   %求参量a，b组成的参数向量   
5 g! d1 c/ K4 a0 W0 e) [( J$ u  a=A(1,1);           %求参数a   
3 T% N* S& p9 F2 S  disp('参数a为：')   
/ B* a! W# j2 U$ F4 o2 y  a   
$ t3 U* R5 N7 h( r  v  b=A(2,1);           %求参数b   
0 }9 C4 F5 D3 E& N/ D( `+ z! S  disp('参数b为：')   
$ K9 }9 ]' }) w* V  b  
; b, P( i/ ]: ]* ?  
& \6 y# |( V5 ], {& aGM3.m  
, i. h! f; w0 M/ t1 V: D8 m%该程序实现G(1,1)模型的精度检验   
( h0 f4 I2 F. Y; E4 H7 q- U# b%包括平均相对误差，绝对关联度，均方差比值，小误差概率检验  
function f=GM3(x0)   
( M# N# d+ u! T: k0 HN=max(size(x0));   
0 O: D3 W) K/ m* i7 ~- j2 x+ jx=GM0(x0,1:N);  %利用已有程序GM2得出数据列模型估计值   
( O' k  w. x" m# Lx(1)=x0(1);     %更正第一个估计值   
  X  @( d, a/ N5 ]  N- v3 D/ bdisp('模型模拟估计值为')   
3 S; F% S  e5 e/ ^5 f! qx   
$ `  g& ?0 t6 q( {A=x-x0;         %计算绝对残差序列   
& y) a0 R0 q4 p: B( f% Cdisp('模型估计值绝对残差序列为：')  
# s8 R4 T$ L( P( DA   
0 L4 o1 t3 a$ S/ P8 @5 p. L3 EG=abs(A);   
  J, w; ]4 [" d! d; l% A* \# vAmin=min(G);    %计算最小绝对值绝对残差   
Amax=max(G);    %计算最大绝对值绝对残差   
6 h/ g9 w- ]8 [- H( @& E$ L: ^2 KB=A./x0;        %计算相对误差序列   
* J& W7 f$ ~9 T" [6 H3 j$ sdisp('模型估计值相对误差序列为：')   
4 y, [6 q; z, c; F$ L* R1 kB   
3 V1 U$ B7 t. ]* ?4 _* \, BP=sum(abs(B))/N;     %计算平均相对误差   
8 P* S5 t+ V2 k+ Xdisp('模型估计值平均相对误差为：')  
P   
) ]* G2 j7 f/ H7 X* h+ X- efor i=1:1:N       %通过循环计算关联系数序列      
8 U& t5 J0 y) r6 I2 K    D(i)=(Amin+0.5*Amax)/(G(i)+0.5*Amax);   
# U) I! S+ R: |9 T) U* X; ?! K8 Yend  
R=sum(D)/N;   
. r. f% e- G$ Y. b  i  _; ydisp('关联度为：')   
+ m: y( V% v2 `7 S4 c' w2 O# JR   
  w2 O- C2 M& r. d8 V" K( Wx_=sum(x0)/N;    %计算数据的均值   
7 O8 C& k" h( p7 b- J2 eS1=(sum((x0-x_).^2)/(N-1))^0.5;   %计算数据序列方均差  
A_=sum(A)/N;     %计算残差平均值   
: t/ n1 D. I; \  cS2=(sum((A-A_).^2)/(N-1))^0.5;    %计算残差序列方均差  
C=S2/S1;         %计算方均差比值   
7 m3 x; ~- {5 o6 z' Odisp('均方差比值为：')   
C   
S0=0.6745*S1;  
: Q/ V9 [( _& C4 u4 q# jE=A-A_;   
% _7 E+ N0 b7 A4 S- U6 l) qF=find(E<S0);   
) c% a) a8 {, K. L, `) dM=max(size(F)); %计算小残差个数  
p=M/N;          %计算小误差概率   
1 U$ |- w/ n! {4 N  C3 Ldisp('小误差概率为：')  
) Z# t" C. ?8 ^& N7 q, Ep  

SeanWang123

你好打发率阿萨德却无法的说法阿安慰却未必
. ^8 E0 H% w4 F/ R; b

brdkec

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# K* e8 A& i/ j8 I- Q! y5 b

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