matlab中灰色模型改进的背景值代码怎么写

Posted 2023-03-31

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% 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=[1662.87 2163.4 1965.35 2472.48 2900.66 3034.93 2755.5 3207 3462];%已知数据
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;
t_test=4;  %需要预测个数
i=1:t_test+n;
yys(i+1)=(y(1)-t).*exp(-a.*i)+t;
yys(1)=y(1);
for j=n+t_test:-1:2
ys(j)=yys(j)-yys(j-1);
end
x=1:n;
xs=2:n+t_test;
yn=ys(2:n+t_test);
plot(x,y,'^r',xs,yn,'*-b');
det=0;
for i=2:n
det=det+abs(yn(i)-y(i));
end
det=det/(n-1);
disp(['百分绝对误差为：',num2str(det),'%']);
disp(['预测值为： ',num2str(ys(n+1:n+t_test))]);
输出结果：
百分绝对误差为：228.3113%
预测值为： 3710.152      3978.2142      4265.6442      4573.8413 参考技术A function GM1_1(X0)%format long ;[m,n]=size(X0);X1=cumsum(X0); % 累加X2=[J；for i=1:n-1X2(i,:)=X1(i)+X1(i+1);endB=-0.5.*X2 ;t=on es(n-1,1);B=[B,t] ; % 求 B 矩阵YN=X0(2:end);P_t=YN./X1(1:(length(X0)-1)) %对原始数据序列XO进行准光滑性检验,%序列 xO 的光滑比 P(t)=XO(t)/X1(t-1)A=inv(B.,*B)*B.,*YN.1;a=A(1)u=A(2)c=u/a ;b=X0(1)-c;X=[num2str(b),'exp,,,(,,num2str(-a)；k7),,num2str(c)];strcat('X(k+1 )=',X)%syms k;for t=1:length(X0)k(1,t)=t-1;endkY_k_1 =b*exp(-a*k)+c;for j=1:length(k)-1Y(1J)=Y_k_1d+1)-Y_k_1(j);endXY=[Y_k_1(1),Y] % 预测值CA=abs(XY-XO); %残差数列Theta=CA %残差检验绝对误差序列XD_Theta= CA ./ X0 %残差检验 相对误差序列AV=mean(CA); %残差数列平均值R_k=(min(Theta)+0.5*max(Theta))./(Theta+0.5*max(Theta));% P=0.5R=sum(R_k)/length(R_k) %关联度TempO=(CA-AV).A2 ;Tempi =sum(TempO)/length(CA);S2=sqrt(Temp1); %绝对误差序列的标准差% AV_O=mean(XO); %原始序列平均值Temp_0=(X0-AV_0).A2 ;Temp_1 =sum(Temp_O)/length(CA);
S1=sqrt(Temp_1) ; %原始序列的标准差TempC=S2/S1 *100; % 方差比C=strcat(num2str仃empC)；%') %后验差检验％方差比% SS=0.675*S1 ;Delta=abs(CA-AV);TempN=find(Delta<= 参考技术B 热门频道

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Matlab实现改进灰色预测GM（1，1） 原创
2022-09-20 20:24:52
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新出炉的烤鸡

码龄2年

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参考论文：

[1]佚名. 灰色预测GM(1,1)模型的改进及应用[J]. 数学的实践与认识, 2011, 41(23):8.

详细介绍请查看论文，介绍很详细，本文只作记录。

本文用Matlab复现了论文第三部分的改进的灰色预测GM（1，1）模型，如有错误,敬请指正。

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gm(1、1)模型python代码_Matlab实现GM(1,1)模型(源代码)_weixin_39637...
gm(1、1)模型python代码_Matlab实现GM(1,1)模型(源代码) 关于这个模型的介绍不想多说了,只是一个娱乐而已。下面是所有的代码,直接粘到你的M文件里面,然后跑就是了。 一分钱不收。 function [ simulation,params] = GM( org ) ...
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...附完整Python代码)_小堂同学的博客_python预测模型代码
灰色系统理论是一个比较庞大的体系,在数据分析有很多的广泛使用,包括灰色关联分析、GM(1,1)、GM(2,1)、GM(1,n)以及各种改进的灰色模型算法。今天主要介绍GM(1,1)这个最简单的模型。
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改进的灰度预测算法
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灰色预测模型 GM(1,1) - 级比检测不通过 - 平移变换常数c的确定(内含代码)谢谢！(哇-------没注意就5600多访问量了，激动！！！！我的初衷只是想把blog作为我的学习笔记，回首往昔，也会发现值得让我引以为豪的事，风云变幻，初心不改！我会加油的)灰色预测概述相信当我们在做数学建模的时候，一定会遇到数据不符合模型规则的情况，