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[建模教程] Verhulst 预测模型

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发表于 2009-9-8 22:04 |只看该作者 |倒序浏览
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clc,clear
3 A6 }1 S4 z: k" @/ n2 F/ O0 Ix1=[4.93 5.33 5.87 6.35 6.63 7.15 7.37 7.39 7.81 8.35
, g5 ]* h& K) W0 C: @' t' S& |9.39 10.59 10.94 10.44];
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B=[-z1(2:end)',z1(2:end)'.^2]
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abhat=B\Y %估计参数a,b 的值
% I$ V3 p. D" `x=dsolve('Dx+a*x=b*x^2','x(0)=x0'); %求解常微分方程. I5 q8 m( X- b
x=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值
: a7 O' }1 q6 n1 h$ ?1 h0 Uyuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值2 A+ J/ B: _3 o" C# U3 f( ~. D* x* u
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
$ \+ Q; o+ s6 Z- s, e6 l之后,或者不使用该语句
1 H5 Y$ z) z8 E) G3 F6 |yuce(16)=yuce(15);; d8 Y/ e/ t9 M- U2 X
x1_all=[x1,9.92,10.71];
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2 I2 L: q& X0 i! w- ?: bx1_all_0=x1_all-x1_all(1); %数据列的始点零化像
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s0=abs(sum(x1_all_0(1:end-1))+0.5*x1_all_0(end));
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1 C8 q7 o: b7 G, `tt=yuce_0-x1_all_0;
' N5 E/ `" t4 b9 ?. k4 N  N( fs1_s0=abs(sum(tt(1:end-1))+0.5*tt(end));, G+ q: M2 w( t  y; Z1 P' X8 R
absdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) %计算灰色绝对关联度
* k& A4 p% ^& I- rc=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) %计算标准差比值 5 E6 m* D& j- A: e( j
请高手帮忙一下,里面哪里错误了,看了一个晚上,老是不对!!!!
3 `0 a1 s. O" q8 }- x1 s1 o- `这是Verhulst 预测模型    GM(1,1)改进过来的
zan
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    abhat=B\Y %估计参数a,b 的值
    7 J" P9 W. c) b7 f' O, Yx=dsolve('Dx+a*x=b*x^2','x(0)=x0'); %求解常微分方程
    % d8 B3 [+ d- c; Z& q  mx=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值
    ; ^- m1 Y! ?% E- Dyuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值! v: r! @- n' H# T! k
    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
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    x1_all=[x1,9.92,10.71];
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    x1_all_0=x1_all-x1_all(1); %数据列的始点零化像. }8 L+ L5 `& o7 P# [
    yuce_0=yuce-yuce(1); %数据列的始点零化像, j$ S) q- Q5 D& p$ s4 o, F# D
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    c=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) %计算标准差比值
    # Y4 m. T, \5 e) r  N* \
    * n& k# B" r; _  \1 T你数据输入有问题
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