Verhulst 预测模型

xinzhiyong

clc,clear
9 ]/ T2 U9 G6 m% px1=[4.93 5.33 5.87 6.35 6.63 7.15 7.37 7.39 7.81 8.35
7 ?+ s- E/ ]. k5 C$ h9.39 10.59 10.94 10.44];
* h  u: M8 k1 b2 U2 Kn=length(x1);
  Q/ Q4 S; D7 I9 A  Z  z7 anian=1990:2003;
1 U+ |4 K: t' i' l& Mplot(nian,x1,'o-');
  h. L2 p7 O1 t. n# `* xx0=diff(x1);
, T5 r! r* B* y4 E% H% ^  t* y* }( d+ Qx0=[x1(1),x0]
for i=2:n
$ n' p+ p% ?0 V! D( j/ qz1(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));
4 m. W5 a; H/ u1 l$ G3 kend
z1
B=[-z1(2:end)',z1(2:end)'.^2]
* {  z, r" |# @& Y& m9 P. h# gY=x0(2:end)'
abhat=B\Y %估计参数a,b 的值
3 j, |1 q/ j" G8 @+ [" rx=dsolve('Dx+a*x=b*x^2','x(0)=x0'); %求解常微分方程
x=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值
yuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值
digits(6); x=vpa(x) %显示微分方程的解，为了提高计算精度，把该语句放在计算预测值
之后，或者不使用该语句
yuce(16)=yuce(15);
x1_all=[x1,9.92,10.71];
* R* p: {% x' ?1 U, ?epsilon=x1_all-yuce %计算残差
- P, r* j: }1 m8 sdelta=abs(epsilon./x1_all) %计算相对误差
; c& l$ R4 p. Sdelta_mean=mean(delta) %计算平均相对误差
* M  j1 S7 x1 ^  ]6 _x1_all_0=x1_all-x1_all(1); %数据列的始点零化像
: }0 V% M4 l) K8 F" e' o$ J; }yuce_0=yuce-yuce(1); %数据列的始点零化像
* }; C$ \, @, B+ v' p% b% k& ?s0=abs(sum(x1_all_0(1:end-1))+0.5*x1_all_0(end));
s1=abs(sum(yuce_0(1:end-1))+0.5*yuce_0(end));
$ I; R0 ^% h# ?/ P$ ltt=yuce_0-x1_all_0;
) \& I' w+ a1 x2 ws1_s0=abs(sum(tt(1:end-1))+0.5*tt(end));
absdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) %计算灰色绝对关联度
' c$ n( C" F: ic=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) %计算标准差比值
请高手帮忙一下，里面哪里错误了，看了一个晚上，老是不对！！！！
( `, X: l7 x5 K( Y4 ^这是Verhulst 预测模型    GM（1，1）改进过来的

ihear

wangxinzhi

不会…………

杨帆

clc,clear
x1=[4.93 5.33 5.87 6.35 6.63 7.15 7.37 7.39 7.81 8.35 9.39 10.59 10.94 10.44];
- }( ?  v: H6 C1 m  [+ O6 k. B7 rn=length(x1);
nian=1990:2003;
+ S+ r/ P, \' W" z8 m/ W2 Vplot(nian,x1,'o-');
x0=diff(x1);
x0=[x1(1),x0]
for i=2:n
z1(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));
$ O8 m4 R/ V0 k3 k6 Y$ G/ Xend
z1
B=[-z1(2:end)',z1(2:end)'.^2]
  i0 v% S  q+ ^  UY=x0(2:end)'
abhat=B\Y %估计参数a,b 的值
& r) u  n# g) l1 p, [# Q8 ~. ex=dsolve('Dx+a*x=b*x^2','x(0)=x0'); %求解常微分方程
x=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值
/ }* _, `5 y' ^. `' J7 [1 p2 [yuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值
digits(6); x=vpa(x) %显示微分方程的解，为了提高计算精度，把该语句放在计算预测值之后，或者不使用该语句
5 G: E* I) Z) u7 `  {yuce(16)=yuce(15);
+ J+ M( X9 z/ x4 S( o- l" Z& Xx1_all=[x1,9.92,10.71];
epsilon=x1_all-yuce %计算残差
6 R, u& V7 [3 U+ udelta=abs(epsilon./x1_all) %计算相对误差
delta_mean=mean(delta) %计算平均相对误差
x1_all_0=x1_all-x1_all(1); %数据列的始点零化像
yuce_0=yuce-yuce(1); %数据列的始点零化像
s0=abs(sum(x1_all_0(1:end-1))+0.5*x1_all_0(end));
s1=abs(sum(yuce_0(1:end-1))+0.5*yuce_0(end));
5 g" d0 z2 g: ^5 o; Ttt=yuce_0-x1_all_0;
s1_s0=abs(sum(tt(1:end-1))+0.5*tt(end));
+ B( X2 ?' P; T+ e6 cabsdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) %计算灰色绝对关联度
, d& V( C- Z' X2 l- E( J0 M' wc=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) %计算标准差比值
# f2 x* G0 \3 j" b
6 H9 d. w' N' _/ N" V# n4 T你数据输入有问题

xinzhiyong

xiexie,juejie

d815856116

我也不会  看不懂、、、、、、、

liuxn_2005

matlab 程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

gssdzc

是灰色理论的。谢谢

liu123456cn

高手帮忙啊！~~~~~~~~~求助