灰色預測的matlab實現(xiàn),代碼大全

1、程序代碼：%普通的灰色預測GM1 mclearX=inputC請輸入原始數(shù)據(jù)出),原始數(shù)據(jù)(可以多行，每一行為一類原始數(shù)據(jù)，即可多類原 始數(shù)據(jù))X=str2num(X),ml m?=size(X),%ml和m2分別表示X的行數(shù)和列數(shù)kO=inputC請輸入所要預測的階數(shù):*),%GM(1,1)模型for 1=1 mln=i,xO=X(i,),%將原始數(shù)據(jù)X中的第i行數(shù)據(jù)賦給xO,即取出一類原始數(shù)據(jù) dispfl.原始數(shù)據(jù)丫才for z=l m2Y=strcat(Y,Cnum2str(xO(z)，)，enddisp(Y),%1.利用一次累加(1-AGO)生成新數(shù)列E=tnu(ones(m2),E

2、表示元素為1右上三角陣xl=xO*E,%對原始數(shù)據(jù)進行一次累加(1-AG0)生成新數(shù)列xldispC? 次累加(1-AG0)生成的數(shù)據(jù):*),Y=,for z=l m2Y=strcat(Y,tnum?str(xl (z),1),enddisp(Y),%2計算出發(fā)展系數(shù)a,灰作用杲ubl=xl;bl(lXlb2xl,b2(m2)=,b二O 5*(bl+b2),%生成 B 的第一行B=b,ones(l,m2-1),%生成 BB=B; %對B進行轉(zhuǎn)置ygxO,yO(l)=,%生成 YyO=yO, %對Y進行轉(zhuǎn)置AinvCB+B+B+yO, %根據(jù) Y=BA(A 為待辨識參數(shù)向帛：)，可知 A=(in

3、v (B*B) BY a=A(l),u=A(2),%A=(a u% 3確立模型且求出模擬值 u_a=u/afor k=0:m2+k0-lx2(k+1 )=(xO(l )-u_a)*exp (-k*a)+u_a,end %求出新數(shù)列的模擬值x2x3=x2,x3(m2+k0)=,x4=0x3x52-x4,%利用累減生成法求出原始數(shù)據(jù)的模擬值X5dispfS.一次累加(1-AG0)生成的數(shù)據(jù)的模擬值)Y=u,for z=l :m2+k0Y =strcat(Y，,(：num2str(x2(z)，)，enddisp(Y),dispC4原始數(shù)據(jù)的模擬值*)Y=n,for z=l :m2+k0Y=strca

4、t(Y,Cnum?str(x5 (z), *),enddisp(Y),%4模型檢驗(算出的值到等級參照表中檢竟其精度等級)%計算后驗差比C和殘差序列Qx6=x5(l m2),Q=xO-x6,%Q為殘差序列sl=std(Q),%sl為殘差序列Q的標準差s2=std(x0),%s2為初始序列xO的標準差C=sl/s2,%后驗差比C(越小越好)wl=l m2,w l=ones(m2,l) wl1,w2=Q,bb,bint,rlnnt,stats=iegress(w2,wl),rcoplot(rl ,rint)Cl=sti-cat(5.后驗差比(均方差比值)C=,num2str(C),disp(C 1

5、);if C=0 35dispC由于C=0 35，則此模型精度等級為1級(好)。),else if C=0 5dispC由于0.35C=0.5,則此模型精度等級為2級(合格)。欣else ifC=0 65dispf由于0 5C%計算小誤差概率PQmean=mean(Q),%Qmean為殘差序列Q的半均值D=abs(Q-Qmean),%D為殘差序列Q與其平均值Qmean的差的絕對值p0=0.6745 *s2,t=o,for j=l m2if D(j)=0.95dispC由于P=095,則此模型精度等級為1級(好)。為else if P=0.8dispC由T- 0 80=P=0 7dispf由于0

6、 70=P0 8,則此模型梢度等級為3級(勉強)。*);elsedispC由于PV0 70,則此模型精度等級為4級(不合格)。咲 endendend%5模型適用范圍a 1 =strcatC8.發(fā)展 系數(shù)：aumZstia), disp(a 1),ul=strcatC 灰作用 51 u- ,num2str(u), disp (u 1),if -a0 3dispC由于-a0 3,則此模型適合用于中長朋預測。),else if -a0 53dispC由于O 3vavO5,則此模型適合用于短期預測，中長期預測慎用。欣 else if -a0.8dispC由于0 5-a0 8,則此模型作短期預測應十分謹

7、慎。*),else if -aldispC由于0 8-al 0,則應采用殘差修止GM(1,1)模型。)， endendendendend普通灰色模型代碼：for i=l:infif i=le (i) =input (，輸入數(shù)據(jù):); elseif e(i-l)=0break;elsee (i) =input (，輸入數(shù)據(jù):：*); endendendk=size (e);Lol i=l: (k(2)-l)enddisp (*原始序列為：JXn=size (x);m=n(2);for i=l:mxO=x (1:i);E=triu (ones (i);xl=xO*E;enddispC累加后生成的序

8、列為Txlfor j=2:mz(j)=-0.5*(xl(j)+xl(j-l);endfor i=l:m-lc (i) =z (i+1);endd=ones(l,m-l);w= c;d;for i=2:mf (i)=x(i);endfor j=l:m-ly(j) =f (j+D ;endY=yfA=(inv(Bf*B)*Bf)*Y;a=A(l)u=A(2)u_a=u/adisp (1 確定的模型為 xl(k+ l)=(x(l)-u_a)*exp(-k*a)+u_a1)改進灰色模型代碼：for i=l:infif i=le(i) =input (*輸入數(shù)據(jù)L);elseif e(i-l)=0bre

9、ak;elsee (i) =input (，輸入數(shù)據(jù):1);endendendk=size (e);for i=l: (k(2)-l)x(i) =e(i);enddispC原始序列為：冷Xn=size (x);m=n(2);for i=l:mxO=x(1:i);E=triu(ones(i);xl=xO AE；enddispC累加后生成的序列為)xlfor j=2:mz (j) =- (xl (j) -xl (j-1) )/ (log (xl (j) )-log (xl (j-1); endfor i=l:m-lc(i) =z (i+1);endd=ones(lrm-l);w= c;d;for i=2:mf(i) =x(i);endfor j=l:m-ly(j) =f (j+D ；endY=yfA=(inv(Bf *B) *Bf)