Verhulst 预测模型

xinzhiyong

clc,clear
' ?/ r6 c' U: b9 b6 u$ Mx1=[4.93 5.33 5.87 6.35 6.63 7.15 7.37 7.39 7.81 8.35
9.39 10.59 10.94 10.44];
! @7 _+ g3 Y  w1 s+ K5 jn=length(x1);
nian=1990:2003;
- M, A. c; _2 a; Eplot(nian,x1,'o-');
x0=diff(x1);
: L' K5 u4 `9 Px0=[x1(1),x0]
; u& C, d1 V6 Jfor i=2:n
5 o0 D4 m. m& m+ ^) jz1(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));
end
z1
B=[-z1(2:end)',z1(2:end)'.^2]
Y=x0(2:end)'
8 ~1 A4 u. c# Y$ J+ l) m$ X2 z) fabhat=B\Y %估计参数a,b 的值
( G3 F0 v2 b3 Fx=dsolve('Dx+a*x=b*x^2','x(0)=x0'); %求解常微分方程
x=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值
yuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值
" p; D0 s  R* i5 a& ?& tdigits(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
; Q% `$ Z; R1 S之后，或者不使用该语句
yuce(16)=yuce(15);
+ z. _! g+ U- H5 Q6 I' L" \x1_all=[x1,9.92,10.71];
) N$ T4 L& Z5 y6 U0 k! kepsilon=x1_all-yuce %计算残差
! n4 J$ t) I# A4 p" ndelta=abs(epsilon./x1_all) %计算相对误差
delta_mean=mean(delta) %计算平均相对误差
x1_all_0=x1_all-x1_all(1); %数据列的始点零化像
2 Y* N0 t8 X. a# s" I% i1 Zyuce_0=yuce-yuce(1); %数据列的始点零化像
- w3 Y3 J, V  c5 i  Z9 ^' Bs0=abs(sum(x1_all_0(1:end-1))+0.5*x1_all_0(end));
7 H: Q; B! B, @! c1 i9 @s1=abs(sum(yuce_0(1:end-1))+0.5*yuce_0(end));
& h) _! k6 u/ k: ?9 Z/ ~tt=yuce_0-x1_all_0;
9 K% g* {3 u4 W* G/ @* ps1_s0=abs(sum(tt(1:end-1))+0.5*tt(end));
! H& l% V0 ?+ M3 @$ _" m, k+ a! rabsdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) %计算灰色绝对关联度
c=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) %计算标准差比值
请高手帮忙一下，里面哪里错误了，看了一个晚上，老是不对！！！！
这是Verhulst 预测模型    GM（1，1）改进过来的

ihear

wangxinzhi

不会…………

杨帆

clc,clear
: A! H/ a0 |- t8 j$ ix1=[4.93 5.33 5.87 6.35 6.63 7.15 7.37 7.39 7.81 8.35 9.39 10.59 10.94 10.44];
n=length(x1);
/ j  \0 c. `- r' n0 [- _nian=1990:2003;
plot(nian,x1,'o-');
x0=diff(x1);
x0=[x1(1),x0]
for i=2:n
' k5 ^. e. N! j: ~z1(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));
" A) N5 W! @/ W- K  [2 G" X  Hend
z1
B=[-z1(2:end)',z1(2:end)'.^2]
( }# ?6 ~3 e# `1 R4 e  n7 s9 j4 MY=x0(2:end)'
abhat=B\Y %估计参数a,b 的值
x=dsolve('Dx+a*x=b*x^2','x(0)=x0'); %求解常微分方程
% Z  n4 T9 ?& K$ Zx=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值
yuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值
' i, u8 _0 L- W. m& E8 D% ndigits(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之后，或者不使用该语句
1 e8 V6 h2 h% F0 `$ O- O1 }8 ?yuce(16)=yuce(15);
% f- T, n% b  hx1_all=[x1,9.92,10.71];
epsilon=x1_all-yuce %计算残差
delta=abs(epsilon./x1_all) %计算相对误差
delta_mean=mean(delta) %计算平均相对误差
x1_all_0=x1_all-x1_all(1); %数据列的始点零化像
yuce_0=yuce-yuce(1); %数据列的始点零化像
s0=abs(sum(x1_all_0(1:end-1))+0.5*x1_all_0(end));
, Q4 y3 N, E* F. G/ i% Js1=abs(sum(yuce_0(1:end-1))+0.5*yuce_0(end));
  `! d0 t3 |$ G* B: utt=yuce_0-x1_all_0;
s1_s0=abs(sum(tt(1:end-1))+0.5*tt(end));
absdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) %计算灰色绝对关联度
c=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) %计算标准差比值

7 Y+ S4 ]  L5 W$ e0 q你数据输入有问题

xinzhiyong

xiexie,juejie

d815856116

我也不会  看不懂、、、、、、、

liuxn_2005

matlab 程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

gssdzc

是灰色理论的。谢谢

liu123456cn

高手帮忙啊！~~~~~~~~~求助