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灰色预测

时间:2019-06-26 20:55:43      阅读:152      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

1、目标:小样本预测。

 

2、注意:

①参照DPS的使用。

 

3、Matlab实现:

function []=greymodel(y)
% 本程序主要用来计算根据灰色理论建立的模型的预测值。
% 应用的数学模型是 GM(1,1)。
% 原始数据的处理方法是一次累加法。
y=input(请输入数据 );
n=length(y);
yy=ones(n,1);
yy(1)=y(1);
for i=2:n
    yy(i)=yy(i-1)+y(i);
end
B=ones(n-1,2);
for i=1:(n-1)
    B(i,1)=-(yy(i)+yy(i+1))/2;
    B(i,2)=1;
end
BT=B;
for j=1:n-1
    YN(j)=y(j+1);
end
YN=YN;
A=inv(BT*B)*BT*YN;
a=A(1);
u=A(2);
t=u/a;
i=1:n+2;
yys(i+1)=(y(1)-t).*exp(-a.*i)+t;
yys(1)=y(1);
for j=n+2:-1:2
    ys(j)=yys(j)-yys(j-1);
end
x=1:n;
xs=2:n+2;
yn=ys(2:n+2);
plot(x,y,^r,xs,yn,*-b);
det=0;

sum1=0;
sumpe=0;
for i=1:n
    sumpe=sumpe+y(i);
end
pe=sumpe/n;
for i=1:n;
    sum1=sum1+(y(i)-pe).^2;
end
s1=sqrt(sum1/n);
sumce=0;
for i=2:n
    sumce=sumce+(y(i)-yn(i));
end
ce=sumce/(n-1);
sum2=0;
for i=2:n;
    sum2=sum2+(y(i)-yn(i)-ce).^2;
end
s2=sqrt(sum2/(n-1));
c=(s2)/(s1);
disp([后验差比值为:,num2str(c)]);
if c<0.35
    disp(系统预测精度好)
else if c<0.5
        disp(系统预测精度合格)
    else if c<0.65
            disp(系统预测精度勉强)
        else
            disp(系统预测精度不合格)
        end
    end
end
            
disp([下个拟合值为 ,num2str(ys(n+1))]);
disp([再下个拟合值为,num2str(ys(n+2))]);

 

4、输入数据格式:

[724.57, 746.62, 778.27, 800.8, 827.75,871.1, 912.37, 954.28, 995.01, 1037.2]


[2.874,3.278,3.337,3.390,3.679]

 

灰色预测

原文:https://www.cnblogs.com/lilei0128/p/11093723.html

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