灰色系統(tǒng)理論講ppt課件-資料下載頁(yè)
2025-05-04 05:26本頁(yè)面
【正文】 , , , , , , , , , , , , ) ? 如果將年平均降雨量低于 320mm時(shí)認(rèn)為旱災(zāi)發(fā)生，試根據(jù)上述數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)下一次旱災(zāi)發(fā)生在幾年后？ ? 解：取災(zāi)變值為 a=320,得下限災(zāi)變序列為 Xa=(x(3), x(8), x(10), x(14), x(17)) =(, , , ) 與之對(duì)應(yīng)的災(zāi)變?nèi)掌谛蛄袨? Q0=(q(1),q(2),q(3),q(4),q(5))=(3,8,10,14,17) 其 1AGO序列為 Q1=(3,11,21,35,52) 的緊鄰均值生成序列為 Z1=(7,16,28,) ? 設(shè) q(k)+az1(k)=b,易知 B,Y,由最小二乘法得 [a,b]=[ ? ] ? 故災(zāi)變?nèi)掌谛蛄械?GM(1,1)序號(hào)響應(yīng)式為 ? 即 111? ( 1 ) 2 7 .6 6 7 2 4 .6 6 7? ? ?( 1 ) ( 1 ) ( )kq k eq k q k q k? ? ?? ? ? ?0. 25 36 1? ( 1 ) 6. 19 98 kq k e??? 由此可得 Q0的模擬序列為 ? 由 ? 得殘差序列為 0? ? ? ? ? ?( ( 1 ) , ( 2 ) , ( 3 ) , ( 4 ) , ( 5 ) )( 6 . 1 9 9 8 . 7 . 9 8 9 , 1 0 . 2 9 6 , 1 3 . 2 6 8 , 1 7 . 0 9 8 )Q q q q q q???( ) ( ) ( ) , 1 , 2 , 3 , 4 , 5k q k q k k? ? ? ?0 ( ( 1 ) , ( 2 ) , ( 3 ) , ( 4 ) , ( 5 ) )( 3 . 1 9 9 8 , 0 . 0 1 1 , 0 . 2 9 6 , 0 . 7 3 2 , 0 . 0 9 8 )? ? ? ? ? ??? ? ? ?? 再由相對(duì)誤差序列 ? 由此可計(jì)算出平均相對(duì)誤差為 ? ?? ?? ?? ?000025,25( 0 .1 % , 2 .9 6 % , 5 .1 % , 0 .6 % )xx????? ?????411 2 .1 9 %4 kk ?? ? ? ??? 平均相對(duì)精度為 1 =%，故可用 ? 進(jìn)行預(yù)測(cè)， ? 即從最近一次旱災(zāi)發(fā)生的日期算起， 5年以后，可能發(fā)生旱災(zāi)。 ? 為了提高預(yù)測(cè)的可靠程度，可以取若干個(gè)不同的異常值，建立多個(gè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。 ?0. 25 36 1? ( 1 ) 6. 19 98 kq k e??? ? ? ?( 5 1 ) ( 6) 22 , ( 6) ( 5 ) 22 17 5q q q q? ? ? ? ? ? ? ? 計(jì)算的 MATLAB 程序如下： ? clc,clear ? a=[,412,320, ? ,553,310,561,300,632,540,576,]39。 ? 。 ? t0=find(a=320)。 ? t1=cumsum(t0)。n=length(t1)。 ? B=[*(t1(1:end1)+t1(2:end)),ones(n1,1)]。Y=t0(2:end)。 ? r=B\Y ? y=dsolve(39。Dy+a*y=b39。,39。y(0)=y039。)。 ? y=subs(y,{39。a39。,39。b39。,39。y039。},{r(1),r(2),t1(1)})。 ? yuce1=subs(y,39。t39。,[0:n+1]) ? digits(6),y=vpa(y) %為提高預(yù)測(cè)精度，先計(jì)算預(yù)測(cè)值，再顯示微分方程的解 ? yuce=diff(yuce1)。 ? yuce=[t0(1),yuce] 例 北方某城市 1986～ 1992 年道路交通噪聲平均聲級(jí)數(shù)據(jù)見(jiàn)表 6 表 6 市近年來(lái)交通噪聲數(shù)據(jù) [dB(A)] ? 經(jīng)驗(yàn)證，該模型的精度較高，可進(jìn)行預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)。 ? 計(jì)算的 MATLAB 程序如下： ? clc,clear ? x0=[ ]。 ? n=length(x0)。 ? lamda=x0(1:n1)./x0(2:n) ? range=minmax(lamda) ? x1=cumsum(x0) ? for i=2:n ? z(i)=*(x1(i)+x1(i1))。 ? end ? B=[z(2:n)39。,ones(n1,1)]。 ? Y=x0(2:n)39。 ? u=B\Y ? x=dsolve(39。Dx+a*x=b39。,39。x(0)=x039。)。 ? x=subs(x,{39。a39。,39。b39。,39。x039。},{u(1),u(2),x1(1)})。 ? yuce1=subs(x,39。t39。,[0:n1])。 ? digits(6),y=vpa(x) %為提高預(yù)測(cè)精度，先計(jì)算預(yù)測(cè)值，再顯示微分方程的解 ? yuce=[x0(1),diff(yuce1)] ? epsilon=x0yuce %計(jì)算殘差 ? delta=abs(epsilon./x0) %計(jì)算相對(duì)誤差 ? rho=1(*u(1))/(1+*u(1))*lamda %計(jì)算級(jí)比偏差值
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