灰色關(guān)聯(lián)分析好的

1、 灰色關(guān)聯(lián)分析用途：考慮到影響*因素的指標(biāo)個數(shù)之多，并且彼此之間存在著一定的相關(guān)性，因此上海市就業(yè)是一個多因素復(fù)雜的系統(tǒng)，我們采用灰色關(guān)聯(lián)理論對各因素與城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)之間的關(guān)系進(jìn)行分析研究?；疑P(guān)聯(lián)分析反映了曲線間的關(guān)聯(lián)程度，反映了各相關(guān)因素對體統(tǒng)特征行為的接近次序，其中關(guān)聯(lián)度最大的為最優(yōu)因素，因此灰色關(guān)聯(lián)分析對于一個系統(tǒng)發(fā)展變化態(tài)勢提供了量化的度量，非常適合動態(tài)歷程分析。1）建立原始數(shù)列的因變量參考數(shù)列和自變量比較數(shù)列因變量參考數(shù)列又稱母序列，記作 x ，= ，自變, x(k)xx , x , x(k )(k)(1)0(2)0(3)000量參考數(shù)列又稱母序列，記作 x ，x= = 。, x ,

2、i 1,2, nx , x , x(2)(k )(k)(1)(3)(k)iiiii2）將原始序列進(jìn)行初始化法、均值化法的無法量綱處理，目的是消除數(shù)量級大小不同的影響，以便于進(jìn)行計(jì)算和比較分析，我們采用了這兩種方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理。3）計(jì)算每個時(shí)刻點(diǎn)上母序列與各子序列差的絕對值，并從中取得最大差和最小差序列：d(k) x=-x (i 1,2, ,n)=(k)，則差序列為：(k)i0i()i 1,2, ,nd = d (1),d (2),d (3), d (k) ， =iiiii（21）其 中 ， 最 大 差 ： d max = max max x - x； 最 小 差 ：(k)(k)0iiid

3、min = min min x - x 。(k)(k)0iii4）計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)ld min+ d max利用公式 l =計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)，其中 l 是第 k 個點(diǎn)的(k)(k )ld + d max子因素與母因素的相對差值， 為分辨系數(shù)，一般在 0 與 1 之間選取，通常取為0i0il0.5。5）計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度為求總的關(guān)聯(lián)度，需要考慮不同的觀測點(diǎn)在總體觀測中的重要性程度，則需要確定各點(diǎn)的權(quán)重，我們采用算數(shù)平均的方法計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度 r ，公式為0i1nr =l(k)0in0ik=16）關(guān)聯(lián)度排序根據(jù) r 的大小安排關(guān)聯(lián)序的先后順序，關(guān)聯(lián)度越接近于 1，說明關(guān)聯(lián)程度0i越大，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，當(dāng)

4、= 0.5時(shí)，兩因素的關(guān)聯(lián)度大于 0.6，便認(rèn)為其關(guān)聯(lián)性顯著l。我們利用 matlab 軟件編程（代碼詳見附錄 3）計(jì)算可得，各指標(biāo)的關(guān)1314聯(lián)度如小表所示，從結(jié)果來看，所有的因素關(guān)聯(lián)度均大于 0.6，則說明選取的指標(biāo)均對上海的就業(yè)有影響。 表 6 各指標(biāo)灰色關(guān)聯(lián)度對照表xxxxxxxxx123456789關(guān)聯(lián)度 0.81 0.79 0.93 0.75 0.71 0.75 0.71 0.89 0.73難點(diǎn)：樣本數(shù)據(jù)和方陣數(shù)據(jù)的含義及其使用方法（未解決）定義：對于兩個系統(tǒng)之間的因素，其隨時(shí)間或不同對象而變化的關(guān)聯(lián)性大小的量度，稱為關(guān)聯(lián)度。在系統(tǒng)發(fā)展過程中，若兩個因素變化的趨勢具有一致性，即同步

5、變化程度較高，即可謂二者關(guān)聯(lián)程度較高；反之，則較低。因此，灰色關(guān)聯(lián)分析方法，是根據(jù)因素之間發(fā)展趨勢的相似或相異程度，亦即“灰色關(guān)聯(lián)度”，作為衡量因素間關(guān)聯(lián)程度的一種方法。就業(yè)人數(shù)進(jìn)出口 城市差額 化（萬億） 水平27.60 0.5934.72 0.6140.26 0.6134.64 0.6133.17 0.6231.56 0.6227.74 0.6317.30 0.6419.60 0.6523.24 0.6619.65 0.6622.16 0.6732.11 0.6734.36 0.6833.53 0.6819.32 0.691992 806.91 0.01 1114.32 0.03 5.39

6、 4273 55.90 357.381993 853.11 0.01 1519.23 0.02 5.54 5650 53.10 653.911994 850.04 0.01 1990.86 0.02 5.66 7401 53.50 1123.29 22.87 0.701995 855.72 0.01 2499.43 0.02 5.81 9279 53.40 1601.79 41.29 0.711996 851.21 0.01 2957.55 0.02 5.90 10663 50.70 1952.05 42.13 0.711997 847.25 0.01 3438.79 0.02 5.97 11

7、425 51.70 1977.59 46.84 0.72 1998 836.21 0.01 3801.09 0.02 6.03 12059 50.60 1964.83 66.10 0.731999 812.09 0.01 4188.73 0.02 6.10 14147 45.20 1856.72 -10.34 0.742000 828.35 0.01 4771.17 0.02 6.18 15420 44.50 1869.67 -40.02 0.752001 752.26 0.02 5210.12 0.01 6.26 17764 43.40 1994.73 -56.42 0.752002 792

8、.04 0.02 5741.03 0.01 6.37 19473 39.40 2187.06 -85.54 0.762003 813.05 0.02 6694.23 0.01 6.42 22160 37.20 2452.11 -154.33 0.782004 836.87 0.02 8072.83 0.01 6.54 24398 36.37 3084.66 -129.86 0.812005 863.32 0.02 9247.66 0.01 6.62 26823 35.90 3542.55 -48.81 0.842006 885.51 0.03 10572.24 0.01 6.74 29569

9、35.60 3925.09 -3.43 0.862007 1024.33 0.03 12494.01 0.01 6.86 34707 35.50 4458.61 48.83 0.872008 1053.24 0.03 14069.87 0.01 6.95 39502 36.60 4829.45 165.62 0.872009 1064.42 0.03 15046.45 0.01 7.02 42789 35.00 5273.33 60.97 0.88clear;clc;yangben=load(yangben.txt);fangzhen=load(fangzhen.txt); %待判數(shù)據(jù)rows

10、,cols=size(fangzhen);p=0.5;%分辨系數(shù)m,n=size(yangben);yangben=(yangben./max(yangben);for i=1:cols% 因素3/9越小越好if (i=9 | i=3)clear value;clear minvalue;value = fangzhen(:,i);minvalue=min( value );for j=1:rowsfangzhen(j,i) = minvalue / fangzhen(j,i);endelseif(i=6)clear value;clear minvalue;clear maxvalue;va

11、lue = fangzhen(:,i);minvalue=min( value );maxvalue=max( value );for j=1:rowsfangzhen(j,i) = ( fangzhen(j,i) - minvalue ) / ( maxvalue - minvalue );endelseclear value;clear minvalue; value = fangzhen(:,i);maxvalue=max( value );for j=1:rowsfangzhen(j,i) = fangzhen(j,i) / maxvalue;endendendfangzhen=fan

12、gzhen;% 方陣的列行數(shù)據(jù)發(fā)生值發(fā)生交換for i=1:colsfor j=1:rowsfangzhen(i,j)=abs( yangben(1,j)-fangzhen(i,j) );endendmatrixmax=max(max(fangzhen);matrixmin=min(min(fangzhen);totalvalue=matrixmin + matrixmax;for i=1:colsfor j=1:rowsfangzhen(i,j)=totalvalue/(fangzhen(i,j)+matrixmax);endendr = sum(fangzhen,2)/rows或灰色關(guān)聯(lián)度

13、 matlab 源程序最近幾天一直在寫算法，其實(shí)網(wǎng)上可以下到這些算法的源程序的，但是為了搞懂，搞清楚，還是自己一個一個的看了，寫了，作為自身的積累，而且自己的的矩陣計(jì)算類庫也迅速得到補(bǔ)充，以后關(guān)于算法方面，基本的矩陣運(yùn)算不用再重復(fù)寫了，挺好的，是種積累，下面把灰關(guān)聯(lián)的 matlab 程序與大家分享?；疑P(guān)聯(lián)度分析法是將研究對象及影響因素的因子值視為一條線上的點(diǎn),與待識別對象及影響因素的因子值所繪制的曲線進(jìn)行比較,比較它們之間的貼近度,并分別量化,計(jì)算出研究對象與待識別對象各影響因素之間的貼近程度的關(guān)聯(lián)度,通過比較各關(guān)聯(lián)度的大小來判斷待識別對象對研究對象的影響程度。關(guān)聯(lián)度計(jì)算的預(yù)處理，一般初值化

14、或者均值化，根據(jù)我的實(shí)際需要，本程序中使用的是比較序列與參考序列組成的矩陣除以參考序列的列均值等到的，當(dāng)然也可以是其他方法。 %注意：由于需要，均值化方法采用各組值除以樣本的各列平均值clear;clc;yangben=47.924375 25.168125 827.4105438 330.08875 1045.164375 261.37437516.3372 6.62 940.2824 709.2752 962.1284 84.87455.69666667 30.80333333 885.21 275.8066667 1052.42 435.81; %樣本數(shù)據(jù)fangzhen=36.27 1

15、4.59 836.15 420.41 1011.83 189.5464.73 35.63 755.45 331.32 978.5 257.8742.44 23.07 846 348.05 1025.4 296.6959.34 39.7 794.31 334.63 1016.4 317.2752.91 17.14 821.79 306.92 1141.94 122.044.21 4.86 1815.52 2584.68 963.61 0.006.01 2.43 1791.61 2338.17 1278.08 30.873.01 1.58 1220.54 956.14 1244.75 3.9125.65 7.42 790.17 328.88 1026.01 92.82115.80 27 926.5 350.93 1079.49 544.3812.63 8.75 1055.50 1379.00 875.10 1.65; %待判數(shù)據(jù)fpxer mro)=n 0or,;d w.n s5i; =,;r cso wio =zl 1srdydlfe (=:yaion yt=jdr osfmar ;nw=a_oi% szrgxnw=分beiyg2=s1 e(jyzhum:辨nh;a1imfer )a;