模糊聚類分析例子1(文件)
【正文】 0年3月這5個月進(jìn)行預(yù)測，可得等高時刻的預(yù)測序列 =（,） =（,） =（,） =（,） =（,） =（） =（,） =（,） =（） 據(jù)此可以畫出上海證券交易所綜合指數(shù)1998年11月到2000年3月的預(yù)測波形圖 如下 Matlab程序如下： %GM（1,1）函數(shù) function gm11(x0,t)n=length(x0)。yuce=subs(x,39。c139。a239。)。u=B\Y %a1，a2，b的值x=dsolve(39。endB=[x0(2:end)39。因此，定理5 引入的一階緩沖算子弱化該序列的增長趨勢，一階緩沖序列仍記為，=（41,49,61,78,96,104），試以該序列為基礎(chǔ)建立GM（2,1）模型解：的1AGO序列和1IAGO序列分別為=(41, 90,151, 229, 325, 429)=(0, 8,12,17,18, 8)的緊鄰均值生成序列=(0, ,190, 277, 377) B= ，Y== 可得，GM（2,1）時間響應(yīng)式=*exp(.865973*t)+*exp(.226223*t)所以預(yù)測的數(shù)據(jù)為(41, 51, 63, 77, 92,104)誤差分析 實(shí)際數(shù)據(jù)模擬數(shù)據(jù)殘差相對誤差49617896104Matlab程序如下clc,clearx0=[41,49,61,78,96,104]。s1_s0=abs(sum(tt(1:end1))+*tt(end))。 yuce_0=yuceyuce(1)。,0:n1)。x039。a39。,39。,z1(2:end)39。)。n=length(x1)。由《中國交通年鑒》、《中國汽車工業(yè)年鑒》等可得近年來中國道路交通事故死亡人數(shù)統(tǒng)計資料，見表14。t39。yuce1=subs(x,39。b39。)。u=B\Yx=dsolve(39。n=length(x0)lamda=x0(1:n1)./x0(2:n)range=minmax(lamda)x1=cumsum(x0)for i=2:nz(i)=*(x1(i)+x1(i1))。預(yù)測下一次旱災(zāi)發(fā)生的時間解： 初始序列如下=(,412,320,553,310,561,300,632,540,576,)由于滿足=320的為異常值，易得下限災(zāi)變數(shù)列為= (320,310,300,)其對應(yīng)的時刻數(shù)列為t = (3,8,10,14,17)建立GM（1,1）模型（1） 對原始數(shù)據(jù)t做一次累加，即t(1) = (3,11,21,35,52)（2） 構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣及數(shù)據(jù)向量（3） 計算a，ba=，b=（4） 建立模型y=+*exp(.253610*t)（5） 模型檢驗(yàn)?zāi)攴菰贾的Ｐ椭禋埐钕鄬φ`差級比偏差330088101014141717（6） 由于 與17 ，這表明下一次旱災(zāi)將發(fā)生在五年以后。num=find(diag(y)==lamda)。 w0 %準(zhǔn)則層特征向量CR0=(lamdan1)/(n11)/ri(n1) %準(zhǔn)則層一致性比例for i=1:n1[x,y]=eig(eval(char([39。 % 一致性指
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