matlab批量灰色预测

没事玩了一下matlab

发现现在网上的代码都是一组数据预测

所以我就写个批量数据的预测

顺便学习下matlab

----------------------------------我是快乐的分割线------------------------------------

灰色预测的主要思想是:

1、给定一组数据

2、进行累加,即

X(1)1=x(0)1

X(1)2=x(0)1+x(0)2

X(1)3=x(0)1+x(0)2+x(0)3

3、最终目的是为了构造预测方程:

其中:

而为了求得上式,需要:

好的,就是这样子灰色预测就写完了,下面就是各种循环各种写了

----------------------------------我是快乐的分割线------------------------------------

为了批量对多组数据进行预测

所以加入了一个打开excel:

%读取excel的数据,data = xlsread(filename, sheet, range)
data=xlsread('D:\MATLAB\GM.xlsx', 1, 'A1:E2');

然后写个大大的for循环:

m=ndims(data);%维度
for i = 1:m
...
end

省略号里面就是一组数据的预测程序了

灰色预测的思想很简单

我就不分段解释了

全部代码如下

function GM(t)
clc; %清屏,以使计算结果独立显示
format long g; %设置计算精度

%读取excel的数据,data = xlsread(filename, sheet, range)
data=xlsread('D:\MATLAB\GM.xlsx', 1, 'A1:E2');

%fprintf(data(1,:));
%x=data(1,:)
%n=length(data)%长度
%加了;分号表示不将结果显示出来

m=ndims(data);%维度

t=input('你要预测多少期?');
for i = 1:m
    z=0;
    x=data(i,:);
    %下面的全部内容都在这个循环里面进行
    %注意下面的那个end
    %每一行的长度
    n=length(data);
    for j = 1:n
        z = z + x(j);
        be(j,:)=z;
    end
    %matlab的变量定义好乱,可以随便定义,都是局部变量
    %本文这里除了i之外其他都算局部变量吧
    
    %计算数据矩阵B的第一列和第二列数据
    for j = 1:n-1
        %第一列
        c(j,:)=-0.5*(be(j,:)+be(j+1,:));
        %第二列
        e(j,:)=1;
        %代入矩阵B中
        B(j,1)=c(j,:);
        B(j,2)=e(j,:);
    end
    
    %对原始数列平行移位
    for j=2:n 
        y(j-1,:)=x(1,j);
    end
    
    %计算参数α、μ矩阵
    alpha=inv(B.'*B)*B.'*y;
    
    %计算数据估计值的累加数列
    for k = 0:n-1+t
        ago(k+1,:)=(be(1)-alpha(2,:)/alpha(1,:))*exp(-alpha(1,:)*(k))+alpha(2,:)/alpha(1,:);
    end

    
    %估计值的累加数列的还原,并计算出下一预测值
    for j=1:n-1+t
        var(j+1,:)=ago(j+1,:)-ago(j,:);
    end
    
    %给出预测结果
    result(i,:)=var(n+t,1);
    %计算残差
    for j=2:n
        error(j,:)=var(j,:)-x(1,j);
    end
    %调用统计工具箱的标准差函数计算后验差的比值c
    S1=std(x)
    S2=std(error)
    c=S2/S1
end
disp('预测结果为:')
disp(result(:,1))

花了一个下午复习了一下matlab

发现编写m文件不是很难

但是matlab的语言逻辑有点乱

要不是我的逻辑有点乱

---------------------------------------orz-----------------------------------

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