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GM(1,1)预测模型的MATLAB程序求助,急!!!

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发表于 2009-8-28 06:52 |只看该作者 |倒序浏览
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GM(1,1)灰色模型的程序实现function GM1=fungry1(x0) %输入原始数据x0; G' G' E3 P$ A4 v/ z
T=input('T=');%从键盘输入从最后一个历史数据算起的第T时点; j% ?& _4 F3 h7 v8 v4 R
x1=zeros(1,length(x0));B=zeros(length(x0)-1,2);
; d7 y/ T/ {: p" R- Q4 G0 ^9 R! v0 nyn=zeros(length(x0)-1,1);Hatx0=zeros(1,length(x0)+T);
' `$ L) Q- D2 E! B* N+ }5 bHatx00=zeros(1,length(x0));Hatx1=zeros(1,length(x0)+T);
  d# F, p$ u0 P8 L& X. M; O+ kepsilon=zeros(length(x0),1);omega=zeros(length(x0),1);
. t7 o8 J# K- h4 k/ U& w  n8 Dfor i=1:length(x0)
/ I9 j1 x6 z; @: f6 k& u9 y3 `    for j=1:i
/ H4 I" V2 l6 y6 b- y- s2 B* ^        x1(i)=x1(i)+x0(j);7 R9 r5 H1 x) ], u  @# ?4 {/ m8 s# A
    end
; @% Q7 {5 I+ `' `$ _- mend
2 V# u/ T/ K% c. `" l/ ~3 ?for i=1:length(x0)-14 q5 H. Y8 A8 }# _& V1 f4 ]
    B(i,1)=(-1/2)*(x1(i)+x1(i+1));
9 y2 @; V1 n. R# H4 P$ O0 |    B(i,2)=1;& I0 v  k; y4 x8 [( E0 }) Z5 E4 k
    yn(i)=x0(i+1);% O7 m: _( s4 I( L0 S5 k: n5 s
end: M% O% D7 G. Y: P' P- r$ l5 j* k8 @5 o
HatA=(inv(B'*B))*B'*yn % GM(1,1)模型参数估计
6 `0 h( Z; B; k1 ^for k=1:length(x0)+T
; i$ K5 K, W. T! ^3 S# k: C, ^    Hatx1(k)=(x0(1)-HatA(2)/HatA(1))*exp(-HatA(1)*(k-1))+HatA(2)/HatA(1);  @# w1 i+ N) V. ~
end
6 u" \* V; N. Y' R0 pHatx0(1)=Hatx1(1);
) V$ _" C* O1 _* f; _for k=2:length(x0)+T
0 }4 q5 }4 n' d! m9 \  ^    Hatx0(k)=Hatx1(k)-Hatx1(k-1);%累计还原得到历史数据的模拟值
; `' ^  ^3 \- F' ]end1 X  e0 k/ `' x" Z# v# s
for i=1:length(x0) %开始模型检验( K: @" L& B7 m0 M- ?9 B2 F
    epsilon(i)=x0(i)-Hatx0(i);
, O/ W+ _# P6 M( l    omega(i)=(epsilon(i)/x0(i))*100;
" Z) [: }5 m1 u7 Yend
: o+ z7 U3 K+ u$ P% x0;Hatx0;epsilon;omega;  %必要时去掉%得到各种数据
" @4 e  D$ L" L( Z, C# e  J- Ec=std(epsilon)/std(x0);p=0;3 h# b  _  l+ a3 f
for i=1:length(x0)- F% R3 Y2 z+ a( E
    if abs(epsilon(i)-mean(epsilon))<0.6745*std(x0)6 ]% V% K" T4 i! z, |
        p=p+1;
; I- @! }  R$ \1 ~! ?# Y    end- ?$ m1 ?; [  v. _) z% d
end5 i2 }2 @: N8 c3 B# Z/ m( i
p=p/length(x0)
  C, C/ @3 r0 ^0 @, c4 Uif p>0.95 & c<0.35! a, x! n8 V5 m1 p( r9 \9 w
    disp('The model is good,and the forecast is:'),3 D. y. E3 U  T
    disp(Hatx0(length(x0)+T))
) M- \1 `1 D0 `2 a3 r4 W$ A  }elseif p>0.85 & c<0.5
+ J( H  t. c* t9 i- g    disp('The model is eligibility,and the forecast is:'),
* Z  W' c4 q/ V' J    disp(Hatx0(length(x0)+T))
" ?9 |' r, F( Y, M  Kelseif p>0.7 & c>0.658 s4 @2 \. Y0 Q  J( p: r! }) f
    disp('The model is not good,and the forecast is:'),
9 `" \+ d8 a% i) {4 \    disp(Hatx0(length(x0)+T))2 n( l# k: f# G7 N
else p<=0.7 & c>0.65
/ v0 d, h8 `! q1 L. a7 A    disp('The model is bad and try again')
3 @! G2 T0 R" Fend# e) F$ Y2 O  z! M$ _5 V' b! F
for i=1:length(x0)
8 \' @- x5 o7 V& C: l    Hatx00(i)=Hatx0(i);
4 j! V3 u" O8 x, o* [4 W* t7 gend
0 l; Z, X# L$ M4 L% f5 }- v7 Yz=1:length(x0);) E! m# G# r  d0 @3 H" m
plot(z,x0,'-',z,Hatx00,':') %将原始数据和模拟值画在一个图上帮助观察  N( z2 Q+ @2 I: v
text(2,x0(2),'History data: real line')
$ T8 }6 B' `9 K. d/ K- H4 utext(length(x0)/2,Hatx00(length(x0))/2,'Simulation data:broken line')) g' L+ P8 F7 G: y+ v
endT=input('T=');%从键盘输入从最后一个历史数据算起的第T时点????是指什么啊,请大哥们,大姐们教一下,我急用,请快,谢谢我的初始值x0=[1.6209385266 N9 `3 y" ?. a+ m: c# A9 e
0.079256212 V* y( J9 K- ?2 j' V: B! J5 d
0.052318818' w& K! h& g8 q- q4 W
0.041252502$ {, i& I  c& d
0.021800479
1 p# f7 I: Y6 j0.053132975! m; |* o' x' k
0.089908836
0 H  C+ D( h7 S; V% @0.1091532194 a$ D. E. s& g( |
0.079331832
9 S4 P0 `0 j8 i) ~1 n/ u5 K0.342192598  S0 h" X* M. F4 d# p7 D5 C% r
0.099718142
6 J4 K( y6 D- u6 g" A# p  A0.1351948234 H# V$ L2 x; c0 I4 L' g4 I* F" }/ t" ^
0.1092740379 o* \" @9 }! D9 z' G5 I7 X
0.08152013( ~" h* y1 S& L  u
0.067876355+ r5 H3 q/ g! ]0 w& F
0.0647068431 b# u2 s, a6 g+ ~4 u0 G
0.055562197
6 F+ R3 C9 w* U, B9 |0.050848544
6 m3 Y4 d8 C+ \+ t]';
zan
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a= -0.0080& h7 u9 |4 I  {0 M& a
u= 0.0713( V9 _8 I7 E' G( [- s' o. {& _# L
预测值+ @3 O/ U0 a7 p" U7 z/ u
    1.6209    0.0846    0.0853    0.0859    0.0866    0.08736 ^7 U# i3 @  Z( s* i9 T& p- o* Y
    0.0880    0.0887    0.0895    0.0902    0.0909    0.09165 k% ~( S# n, b
    0.0924    0.0931    0.0938    0.0946    0.0954    0.09615 g, Y* k, M) A
初始值  J- J- N, i0 u
    1.6209    0.0793    0.0523    0.0413    0.0218    0.0531
( c) @; c+ l7 B/ ]    0.0899    0.1092    0.0793    0.3422    0.0997    0.1352
; \  S" ]; |& G9 s    0.1093    0.0815    0.0679    0.0647    0.0556    0.0508
2 i+ L/ I1 x' m7 J5 Q9 I残差1 s& u/ O5 b# m3 Q2 p
         0   -0.0053   -0.0329   -0.0447   -0.0648   -0.0342* G$ @* a' i- t0 G7 h$ i
    0.0019    0.0204   -0.0101    0.2520    0.0088    0.04366 e" p$ d+ O* I  ?: ^
    0.0169   -0.0116   -0.0260   -0.0299   -0.0398   -0.0453) \6 p& v7 l6 a. M
相对误差
- b1 s) o. M' M         0    0.0672    0.6297    1.0835    2.9741    0.6437% f; R2 o8 Y2 C8 |
    0.0209    0.1870    0.1276    0.7365    0.0885    0.32230 Z/ c7 O) _7 U) M1 f; ?
    0.1548    0.1420    0.3826    0.4619    0.7162    0.8903
% F% R. @% q* T$ O" N+ l; u0 Z方差比
3 a7 G  u; H' Z7 L6 A  F3 ^  |    0.18698 |* Q* e: w6 E9 ]# e/ ?
p =# x! a, `) y4 T9 _9 q4 m; f' y
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