用MATLAB的灰色预测GM(1,1)模型 程序如下 %程序中的变量定义;alpha是包含 值的矩阵;ago是预测后累加值矩阵;var是预测值矩阵;error是残差矩阵;c是后验差比值 function gm1(x); %定义函数gm1(x) clc %清屏,以使结果独立显示 format long; %设置计算精度 if length(x(:,1))==1 %对输入矩阵进行判断,如不是一维列矩阵,进行转置变换 x=x'; end n=length(x); %取输入数据的样本量 z=0; for i=1:n %计算累加值,并将值赋予矩阵be z=z+x(i,:); be(i,:)=z; end for i=2:n %对原始数列平行移位 y(i-1,:)=x(i,:); end for i=1:n-1 %计算数据矩阵B的第一列数据 c(i,:)=-0.5*(be(i,:)+be(i+1,:)); end for j=1:n-1 %计算数据矩阵B的第二列数据 e(j,:)=1; end for i=1:n-1 %构造数据矩阵B B(i,1)=c(i,:); B(i,2)=e(i,:); end alpha=inv(B'*B)*B'*y; %计算参数 矩阵 for i=1:n+1 %计算数据估计值的累加数列,如改为n+1为n+m可预测后m-1个值 ago(i,:)=(x(1,:)-alpha(2,:)/alpha(1,:))*exp(-alpha(1,:)*(i-1))+alpha(2,:)/alpha(1,:); end var(1,:)=ago(1,:) for i=1:n %如改n为n+m-1,可预测后m-1个值 var(i+1,:)=ago(i+1,:)-ago(i,:); %估计值的累加数列的还原,并计算出下一预测值 end for i=1:n error(i,:)=var(i,:)-x(i,:); %计算残差 end c=std(error)/std(x); %调用统计工具箱的标准差函数计算后验差的比值c ago %显示输出预测值的累加数列 alpha %显示输出参数 数列 var %显示输出预测值 error %显示输出误差 c %显示后验差的比值c 这代码怎么用?好像有点错 最佳答案 楼主,我试了下,没错啊,这段代码你不能全部复制到matlab的命令窗口中去 首先,你得把矩阵X赋值,X不是你要处理的数据么?没有X程序运行不下去, 然后,将矩阵X赋值后你只需要复制下面这段代码就OK了 clc %清屏,以使结果独立显示 format long; %设置计算精度 if length(x(:,1))==1 %对输入矩阵进行判断,如不是一维列矩阵,进行转置变换 x=x'; end n=length(x); %取输入数据的样本量 z=0; for i=1:n %计算累加值,并将值赋予矩阵be z=z+x(i,:); be(i,:)=z; end for i=2:n %对原始数列平行移位 y(i-1,:)=x(i,:); end for i=1:n-1 %计算数据矩阵B的第一列数据 c(i,:)=-0.5*(be(i,:)+be(i+1,:)); end for j=1:n-1 %计算数据矩阵B的第二列数据 e(j,:)=1; end for i=1:n-1 %构造数据矩阵B B(i,1)=c(i,:); B(i,2)=e(i,:); end alpha=inv(B'*B)*B'*y; %计算参数 矩阵 for i=1:n+1 %计算数据估计值的累加数列,如改为n+1为n+m可预测后m-1个值 ago(i,:)=(x(1,:)-alpha(2,:)/alpha(1,:))*exp(-alpha(1,:)*(i-1))+alpha(2,:)/alpha(1,:); end var(1,:)=ago(1,:) for i=1:n %如改n为n+m-1,可预测后m-1个值 var(i+1,:)=ago(i+1,:)-ago(i,:); %估计值的累加数列的还原,并计算出下一预测值 end for i=1:n error(i,:)=var(i,:)-x(i,:); %计算残差 end c=std(error)/std(x) %调用统计工具箱的标准差函数计算后验差的比值c |
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