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模糊聚類分析例子1(留存版)

2025-08-10 07:29上一頁面

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【正文】 ax(diag(y))。endB=[z(2:n)39。t39。x0=diff(x1)。},{abhat(1),abhat(2),x1(1)})。n=length(x0)。,39。,ones(n1,1)]。t39。x8=[,]。,39。x1=cumsum(x0)。x=subs(x,{39。absdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) c=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) yuce=subs(x,39。,39。nian=1990:2003。,39。計(jì)算的 MATLAB 程序如下: clc,cleara=[,412,320,553,310,561,300,632,540,576,]39。b3=[1 3 5 1/3 1 4 1/5 1/4 1 ]。r(:,j)39。1. 模糊聚類分析模型環(huán)境區(qū)域的污染情況由污染物在4個(gè)要素中的含量超標(biāo)程度來衡量。]))。b4=[1 1/5 35 1 71/3 1/7 1]。x0=find(a=320)。x039。plot(nian,x1,39。b39。t39。a139。lamda=x0(1:n1)./x0(2:n)。x039。x9=[,69]。yuce1=subs(x,39。endB=[z(2:n)39。a239。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(shí)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]。x039。)。yuce1=subs(x,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))。 % 一致性指標(biāo)RI[x,y]=eig(a)。R1=hech (R)R2=hech (R1)R3=hech (R2)bh=zeros(5)。解 : 由題設(shè)知特性指標(biāo)矩陣為: 數(shù)據(jù)規(guī)格化:最大規(guī)格化其中: 構(gòu)造模糊相似矩陣: 采用最大最小法來構(gòu)造模糊相似矩陣, 利用平方自合成方法求傳遞閉包t(R)依次計(jì)算, 由于,所以,= 選取適當(dāng)?shù)闹眯潘街? 按截矩陣進(jìn)行動(dòng)態(tài)聚類。n=length(r)。b1=[1 2 3 1/2 1 2 1/3 1/2 1 ]。 %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(jī)一致性比例% ,認(rèn)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(dāng)修改4. 灰色預(yù)測GM(1
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