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clc,clear9 i$ `" ^9 o4 S9 [
x1=[4.93 5.33 5.87 6.35 6.63 7.15 7.37 7.39 7.81 8.35 j' N! D {" w; k
9.39 10.59 10.94 10.44];
7 X8 r" Y2 W7 o, ?. Y/ Z9 Ln=length(x1);
' X" i. @( B6 ~1 T9 ]nian=1990:2003;
; e2 s! X* t4 G) }7 W1 ]plot(nian,x1,'o-');
, `( j- D3 ^! g+ ex0=diff(x1);. g) s: \/ E2 H% ?8 R
x0=[x1(1),x0]- o& o' s' M2 J: K3 Z
for i=2:n- Y" \& f( M3 e: a
z1(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));
: i$ f& T; f: }; x6 t2 O/ y7 ]end; h9 a( W6 k6 h; v
z1
: |+ P# V3 b( t' l2 W- u3 LB=[-z1(2:end)',z1(2:end)'.^2]3 m1 Z3 H) x) d
Y=x0(2:end)'
/ @; Q1 i' y3 k! [3 oabhat=B\Y %估计参数a,b 的值
1 k; s$ @4 ?/ K9 s( W/ N& ux=dsolve('Dx+a*x=b*x^2','x(0)=x0'); %求解常微分方程4 ?0 \: `5 q4 r% U# c" a
x=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值: B+ a1 L7 T8 o- o5 I8 k8 Y% a
yuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值
9 L3 U) b# j/ B8 wdigits(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
7 F1 }4 u) b" v, p之后,或者不使用该语句
2 ^0 e4 T7 p; y+ C2 Cyuce(16)=yuce(15);( D) g( P& `! b
x1_all=[x1,9.92,10.71];, n& R1 X( P1 Q6 o L4 C5 G
epsilon=x1_all-yuce %计算残差, d8 b B- w. L8 v/ a
delta=abs(epsilon./x1_all) %计算相对误差8 [5 C7 p0 m: S, b7 E
delta_mean=mean(delta) %计算平均相对误差
# X. A3 g$ [; zx1_all_0=x1_all-x1_all(1); %数据列的始点零化像, |9 }2 Z6 W& C; ?# v" [1 |8 I5 j
yuce_0=yuce-yuce(1); %数据列的始点零化像
: r ?# S8 m# X9 v$ K; @6 G( ^; cs0=abs(sum(x1_all_0(1:end-1))+0.5*x1_all_0(end));
$ Y4 d/ a- u7 ]" f+ T" Z* K% v4 Ls1=abs(sum(yuce_0(1:end-1))+0.5*yuce_0(end));
7 J- q( O. ^: v5 b: I" ktt=yuce_0-x1_all_0;
, f5 _+ G! U" l; w, z: j) _s1_s0=abs(sum(tt(1:end-1))+0.5*tt(end));6 Q$ O9 U% q% o+ S0 \" B
absdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) %计算灰色绝对关联度
. m1 V: z* q# `$ I0 t, ~3 Yc=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) %计算标准差比值
$ c6 H- n- f3 ^" _% e( V& c7 y请高手帮忙一下,里面哪里错误了,看了一个晚上,老是不对!!!!
) b3 G" }# G# W1 f# M9 y这是Verhulst 预测模型 GM(1,1)改进过来的 |
zan
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