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MATLAB实现灰色预测程序
灰色预测
很好的东西呐,······~~··`~··~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~`````````````
fon [feval,au,ec,C,P]=GM1_1(x, r)
if nrgin2
myar=0;
end
[mx,nx]=size(x);
if mx==1
x=x;
end
n=length(x);
for i=2:n
z(i-1)=0.5*x1(i)+0.5*x1(i-1);
end
Y=x(2:end);
B(:,1)=-z;
2)/au(1));
yc(1)=x(1);
for k=1:n+myear-1
y1(k+1)=pm*exp(-au*k)+a(2)/au(1);
yc(k+1)=y1(k+1)-y1(k);
end
feval=yc;
ex=ec./x;
r=0;
rou=0.5;
for k=1:n
r=r+rou* s(ec(k))+rou*max(a (ec)));
end
r=r/n;
%%====
%原始序列的标准差
s1=std(x);
%计算残差的标准差
s2=std(ec);
%计算C
C=s2/s1;
%计算后验概率
deta=ec-mean(ec);
index=fineta)0.6745*s1);
P=length(index)/n;
%%
if C0.35P0.95
disp(预测精度为一级)
elsP0.8
disp(预测精度为二级)
elseif 0.7
disp(预测精度为三级)
else
disp(预测精度过低,需要对模型进行修正)
end
if r0.6
disp(关联度符合检验要求)
end
%%
%%=========
t1=1:length(x);
t2=1:lengt);
plot(t1,x,b--+,t2,feval,r-o)
legend(原始数据,预测数据)
另一个程序
function [y,p,e]=huise_1_1(X,k) %灰色模型的malab程序
%Example [y,p]=gm_1_1([200 250 300 350],2)
%接口描述: X的预测的初始数列,|X|4,K是指向后进行预测的个数
%命令格式: 程序保存的文件名,eg:huise.m 则命令是: huise([579.8 547.5 527.0 492.3 437.0],5)
if nargout3;
r(Too maoutput argument.);
en
if nargin==1,k=1;x_orig=X;
elseif ==0|nargin2
errr(Wrong nu arguments.);
end
x_rig=X;
predict=k; %AGO 处理,即是对初始数列进行一阶累加
x=cumsum(x_orig); %计算系数(a 和 u)------------------------
n=leh(x_orig); %生成矩阵 B
for i=1:(n-1);
B(i)=-(x(i)+x(i+1))/2;
en
B=[B ones(n-1,1)]; %生成矩阵 Y
for i=1:(n-1);
y(i)=x_ori(i+1);
ed
Y=y; %计算系数 a=au(1) u=au(2)
au=(inv(B*B))*(B*Y); %--------------------------------------------------------
%把huise模型公式转换成符号
coef1=au(2)/au(1);
coef2=x_or (1)-coef1;
co3=0-au(1);
costr1=nm2str(coef1);
costr2=numstr(abs(coef2));
costr3=ntr(coef3);
eq=strcat(ctr1,+,costr2,e^,costr3,*(t-1))); %计算每一个值
for t=1:(n+predict)
mcv(t)=co1+coef2*ex
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