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[建模教程] 灰色系统理论及其应用 (五) :灰色预测

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    发表于 2020-5-27 15:01 |只看该作者 |倒序浏览
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    灰色预测是指利用 GM 模型对系统行为特征的发展变化规律进行估计预测,同时 也可以对行为特征的异常情况发生的时刻进行估计计算,以及对在特定时区内发生事件 的未来时间分布情况做出研究等等。这些工作实质上是将“随机过程”当作“灰色过程”, “随机变量”当作“灰变量”,并主要以灰色系统理论中的 GM(1,1)模型来进行处理。 灰色预测在工业、农业、商业等经济领域,以及环境、社会和军事等领域中都有广 泛的应用。特别是依据目前已有的数据对未来的发展趋势做出预测分析。
    8 P# [8 V9 n) w4 _
    * P( a$ m" m3 p6 L2 e! T" s" ^1 灰色预测的方法
    9 B0 k8 U" @! u3 k( f3 X
    . S: ?5 R  Q; j8 q! C! E2 r: j$ ~+ y/ v+ }
    9 X. \, z0 O' D) x+ ^. F, q# G0 u

    $ ^7 T/ x8 U4 U5 z( p0 T3 }9 j$ P- {$ f6 `
    2 灰色预测的步骤/ }: d; r" E( f1 Z( c0 v0 G# R8 e
    1.数据的检验与处理! [# K( G9 s8 D

    1 B. ~" g6 q/ W' h  j, D( i! A9 E) x+ G; N; k
    2 M; T! l6 q) M2 K
    2.建立模型  u! a) P2 ?: W! W1 N0 z3 c
    按 第1 节中的方法建立模型 GM(1,1),则可以得到预测值4 e. F* `$ S/ u+ {6 [

    0 Q. N' X1 {2 i/ H2 p' h1 ]5 D9 Y/ {4 p0 [2 \
    % D& X$ f; K( i' `) z
    3.检验预测值
    3 b& e0 D# M, b4 d+ G
    ' d; _; r6 [( t8 d$ `# m1 M
    & O1 \6 _2 L- `$ l5 W& Z" J* d, S( y" d) E' g" @, |1 u. I
    8 P) P: {$ q3 g, s4 e
    4.预测预报
    , J* H' W( l4 n% o' X0 {由模型 GM(1,1)所得到的指定时区内的预测值,实际问题的需要,给出相应的预测 、预报。5 I* ]) d1 a5 I1 `0 ]; m

    ; ~5 n* v2 i7 L- J# I9 N& [3 灾变预测
    . K7 E& c3 y' j, }: h上限灾变数列6 ^9 B8 B$ I" I, u, _

    4 W2 s8 @. u& v7 X. `( |: K" t# @) D3 z$ i- B: j: j9 R1 O

    $ e9 P  o2 f: ~! ^( j4 N同理,可定义下限灾变数列这个概念。注意,灾变预测不是预测数据本身的大小, 而是预测异常值出现的时间。我们考虑下面这个问题。
    ! t$ v7 ^$ w7 c5 |1 E  q9 F! e4 v) R4 o  {
    例 3 某地区年平均降雨量数据如表 5' |, N2 R- |" w, k+ T( e, Z

    9 s3 _& s* |: p. {6 m( f% t. k; Z% J2 I  Q1 T, ~% g6 `

    - N5 p! n, Z3 F5 s) H' g$ r9 L5 q# f6 ?# i- A
    & j0 l; T8 M. W) ^+ o0 u% G* m, x/ f
    由于 22.034 与 17 相差 5.034,这表明下一次旱灾将发生在五年以后。
    * e6 Y: Z7 v& F( u* Z) M$ g0 W- m  q7 Q! }0 A3 H9 Q" m4 l8 a
    计算的 MATLAB 程序如下:
      ]* ]. T% i; \7 i5 B3 ?0 i& p3 |# ~: S$ f9 s2 @0 b
    clc,clear
    5 f. ?% g/ U+ {0 s; ca=[390.6,412,320,559.2,
    8 _0 Z2 {  u; T3 z) U' M1 Z380.8,542.4,553,310,561,300,632,540,406.2,313.8,576,587.6,318.5]';/ R, Y3 T3 D4 K/ p8 ]
    t0=find(a<=320);
    8 @* \8 v9 \( A" N0 j" pt1=cumsum(t0);n=length(t1);1 x% i4 I' l. k. T
    B=[-0.5*(t1(1:end-1)+t1(2:end)),ones(n-1,1)];Y=t0(2:end);
    ( o0 }0 |7 K4 z7 @* A) B$ jr=B\Y: K' ?9 G8 r8 c8 h4 ~# }: n
    y=dsolve('Dy+a*y=b','y(0)=y0');
    ' z+ i$ b: Z! B% _) X( P3 C/ Sy=subs(y,{'a','b','y0'},{r(1),r(2),t1(1)});
    ' R, C9 O. {+ ]8 c. f- q8 ?yuce1=subs(y,'t',[0:n+1])# P2 v! n4 J0 W, T( A- P* M* m
    digits(6),y=vpa(y) %为提高预测精度,先计算预测值,再显示微分方程的解' J3 h* I+ c2 ]+ H) ~
    yuce= diff(double(yuce1))
    # d+ l: q1 `7 |& m; p% yuce=diff(yuce1);   % yuce= diff(double(yuce1))
    $ J- E$ a$ ~3 X8 s1 o. }; Nyuce=[t0(1),yuce]
    ) ]( x* c' i* Y$ D8 M' y. s/ d8 q8 A" U# x) ^
    4 灰色预测计算实例
    ) C) Y  k) T8 c) M4 X  d5 c! W例 4 北方某城市 1986~1992 年道路交通噪声平均声级数据见表 6
    6 J) k, f5 o- n$ o: @& p6 _6 i* K% B5 \6 ~' ]+ U5 }
                                                 表 6 市近年来交通噪声数据[dB(A)]
    + ], W% q% b, o3 C- B& q  O5 b( v& U, _8 O
    & C/ z4 `0 n9 f( _* V
    8 f$ G9 h  E9 [4 l
    / @: x1 T- I% o( N( R2 p5 y+ W) U2 u
    第一步: 级比检验8 A. Z- `& a( l/ a, c# b" j  d
    2 x( `! P3 a# _- ]' v0 @3 A
    建立交通噪声平均声级数据时间序列如下:
    2 F; ^5 ]$ r0 D  {9 y/ P* l( G4 _$ t5 [# d

    1 |  i# T( b" D, k* R* H% z2 n5 ]$ L+ S+ D
    第二步: GM(1,1)建模
    ' K4 e  g& F, W  ]
    0 `0 D( E) S1 T+ O/ m7 b3 f% P3 {0 E

    3 c+ M. j) y8 S8 W
    7 E0 @9 S5 L, ~, v% J
    + a' H: b$ }+ g0 k2 [* g5 r1 r& M! r! U. }; H
    ) E1 \/ Z2 l/ f- |. f% ^, F

    ( y" M9 R; u* W: S0 E% c, g
    ! @, u* }6 L3 ]第三步: 模型检验- l1 J6 `) D$ |

    + n4 F2 t! |# o# X' H6 G6 b模型的各种检验指标值的计算结果见表 7.4 o! Q- Y1 R" A4 P6 n

    $ S6 F2 L0 c- }8 E5 Y/ L  P
    , n+ K8 a) r' _% Z
    / E# J: Q, k7 i1 G7 l. T3 v: r2 `2 q  V; i" O2 E6 R
    * {$ p# n2 o; J. p$ c/ \
    经验证,该模型的精度较高,可进行预测和预报。
    8 `# P% y+ _& s3 X8 k& V0 J
    5 P7 }2 p& g: Y) H( P1 g计算的 MATLAB 程序如下:+ b& x1 x' ~5 v. {$ _
    % }3 K7 G, W/ X% i7 K3 z; V
    clc,clear6 W( j: E& w+ I
    x0=[71.1 72.4 72.4 72.1 71.4 72.0 71.6];
    * C* i1 F0 E, J+ V( Kn=length(x0);' C: T7 X$ U" R- p2 `
    lamda=x0(1:n-1)./x0(2:n)
    2 H; N, _' c9 F, v$ Z9 V; Nrange=minmax(lamda)
    1 X9 Q) }! b' `, I8 {& Jx1=cumsum(x0)8 B) i7 q$ i$ b, D* D: E7 T; H$ O
    for i=2:n
    ! t6 z3 b+ \% O: }8 ~0 P8 T) b    z(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));
    9 @1 h1 d8 q1 a3 b3 n' x5 oend. j3 e! g9 p$ F0 i
    B=[-z(2:n)',ones(n-1,1)];+ R$ \7 s7 p  ?* |6 c. \" b! G* [
    Y=x0(2:n)';$ U8 ?$ X$ a$ T5 a. w
    u=B\Y" W% D7 n7 y5 I1 e
    x=dsolve('Dx+a*x=b','x(0)=x0');
    + m7 C6 m) J$ rx=subs(x,{'a','b','x0'},{u(1),u(2),x1(1)});: F! E# g# c3 y4 \+ l
    yuce1=subs(x,'t',[0:n-1]);
    ; z6 f: Z# k) e$ ~+ }( A7 idigits(6),y=vpa(x) %为提高预测精度,先计算预测值,再显示微分方程的解: g9 K  W2 A. P1 @0 {5 \$ y6 O
    yuce=[x0(1),diff(yuce1)]8 G4 V5 X  L" j: p  u' r
    epsilon=x0-yuce %计算残差
    7 K% W6 c. _7 J, B( S0 o" Rdelta=abs(epsilon./x0) %计算相对误差# c& z* X8 t0 W
    rho=1-(1-0.5*u(1))/(1+0.5*u(1))*lamda %计算级比偏差值( c" }9 B6 w' q. {' K

    5 x# ~1 N" A" C7 j' G1 |6 J: X
    5 ]. r' b' F# {
    ————————————————: S: s5 Y8 \; {9 I! {
    版权声明:本文为CSDN博主「wamg潇潇」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。4 o: S) t# {' |" t% B
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/897140740 P! ]4 j' |6 @0 `4 ?
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