模糊聚類分析例子1-預(yù)覽頁
【正文】 外表 a b c 根據(jù)上述矩陣可以看出四項標準在你心目中的比重是不同的，請按由重到輕順序?qū)⑺鼈兣懦?。b1=[1 2 3 1/2 1 2 1/3 1/2 1 ]。ri=[0,0,]。w0=x(:,num)/sum(x(:,num))。lamda=max(diag(y))。 %方案層的一致性比例endw1CR1, ts=w1*w0, CR=CR1*w0 %ts為總排序的權(quán)值，CR為層次總排序的隨機一致性比例% ，認為總層次排序結(jié)果具有較滿意的一致性并接受該結(jié)果，否則對判斷矩陣適當修改4. 灰色預(yù)測GM（1,1）模型 某地區(qū)年平均降雨量數(shù)據(jù)如表某地區(qū)年平均降雨量數(shù)據(jù)年份122345678降雨量412320553310561年份10911121314151617降雨量300632540576規(guī)定hz=320，并認為=hz為旱災(zāi)。x0=x039。Y=x0(2:n)39。x(0)=x039。,39。},{u(1),u(2),x1(1)})。digits(6),y=vpa(x) yuce=[x0(1),diff(yuce1)]epsilon=x0yuce delta=abs(epsilon./x0) rho=1(*u(1))/(1+*u(1))*lamda yuce1=subs(x,39?，F(xiàn)以中國道路交通事故死亡人數(shù)為例，建立交通事故死亡人數(shù)Verhualst 預(yù)測模型。Matlab編程如下clc,clearx1=[ ]。o39。endz1B=[z1(2:end)39。Dx+a*x=b*x^239。 x=subs(x,{39。,39。t39。epsilon=x1_allyuce delta=abs(epsilon./x1_all) delta_mean=mean(delta) x1_all_0=x1_allx1_all(1)。tt=yuce_0x1_all_0。,0:n)（2,1）模型1996～2001 年上海市上網(wǎng)戶數(shù)數(shù)據(jù)序列為在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展初期，增長勢頭十分強勁。a_x0=[0,a_x0] % a_x0為累減數(shù)列for i=2:nz(i)=*(x1(i)+x1(i1))。Y=a_x0(2:end)39。x(0)=c1,x(5)=c239。,39。,39。},{u(1),u(2),u(3),x1(1),x1(6)})。digits(6),x=vpa(x) %x為時間響應(yīng)式x0_hat=[yuce(1),diff(yuce)] %預(yù)測的數(shù)據(jù)epsilon=x0x0_hat %計算殘差delta=abs(epsilon./x0) %計算相對誤差上海證券交易所綜合指數(shù)的波形預(yù)測。for i=2:nz(i)=*(x1(i)+x1(i1))。u=B\Y。x(0)=x039。,39。},{u(1),u(2),x1(1)})。digits(6),y=vpa(x) yuce1=subs(x,39。x2=[,23,76,]。x6=[,]。gm11(x1,4)gm11(x2,4)gm11(x3,4)gm11(x4,4)gm11(x5,4)gm11(x6,4)gm11(x7,4)gm11(x8,4)gm11(x9,4)
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