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clc,clear3 D4 D, X, i0 g/ K( s6 `8 n8 s
x1=[4.93 5.33 5.87 6.35 6.63 7.15 7.37 7.39 7.81 8.35
/ [& Y( c: ?8 @+ X5 A9.39 10.59 10.94 10.44];" V- D* K4 y4 i9 z3 i
n=length(x1);, M$ t! l# [9 l6 H5 r+ ^; s# A
nian=1990:2003;
- \9 T9 j2 i( rplot(nian,x1,'o-');1 Q: ?, G: Q; ^, q( A4 U
x0=diff(x1);
( k& R/ z2 v- C/ u" R4 W. Jx0=[x1(1),x0]
/ X f" B' s) W7 U" o a; `/ tfor i=2:n& d9 V* L+ U3 ~! o2 \, a5 f" m B
z1(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));
* j0 D3 ]8 U% d% o8 e- {, nend9 H8 D$ H" { Y$ H# F
z1
' q5 w1 V' j# K: E3 N+ X$ Z" qB=[-z1(2:end)',z1(2:end)'.^2]
0 m$ e5 }2 V5 u7 a" G9 u* M5 yY=x0(2:end)'
1 Y/ H* `" X/ z0 D8 e; Sabhat=B\Y %估计参数a,b 的值5 y3 l* h7 X8 R: n' {
x=dsolve('Dx+a*x=b*x^2','x(0)=x0'); %求解常微分方程' F* D* t" _8 n! R! A( Z, _
x=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值
; t s# Q0 O& s1 U7 l. `yuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值- l( f5 G2 ~5 M
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/ d! B0 u# [0 W$ P+ n- |
之后,或者不使用该语句
7 r1 F/ ^" ~5 E- @yuce(16)=yuce(15);" ?9 u( z' D; y* S: U* S0 W9 \
x1_all=[x1,9.92,10.71];
3 l. C6 ^9 L* i* @% J- \epsilon=x1_all-yuce %计算残差8 T- T# ?+ J! B& D4 W" W/ V2 \
delta=abs(epsilon./x1_all) %计算相对误差
R. O: t" B: u9 ^& t; r+ Udelta_mean=mean(delta) %计算平均相对误差/ w% K: \% Z1 \0 |4 b# G5 Z
x1_all_0=x1_all-x1_all(1); %数据列的始点零化像$ E& H2 H7 u+ N6 q: W& ^- l
yuce_0=yuce-yuce(1); %数据列的始点零化像& V1 E' J' S0 _* a, J3 L0 V
s0=abs(sum(x1_all_0(1:end-1))+0.5*x1_all_0(end));
& r- T! o" ~& hs1=abs(sum(yuce_0(1:end-1))+0.5*yuce_0(end));% I& s+ p ]6 L/ ~( M8 p7 s
tt=yuce_0-x1_all_0;
# l2 w9 t/ b2 B0 V8 s- es1_s0=abs(sum(tt(1:end-1))+0.5*tt(end));
g* p& Y+ }1 B U. v0 {$ I9 cabsdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) %计算灰色绝对关联度
6 m, S% _! U ^1 s% Zc=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) %计算标准差比值 . q; M h# F' h# b) i+ r5 o9 ?, z
请高手帮忙一下,里面哪里错误了,看了一个晚上,老是不对!!!!
N: k( \" C4 Z: i: T) |这是Verhulst 预测模型 GM(1,1)改进过来的 |
zan
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