【導讀】財政投入之間的函數(shù)序列關(guān)系，并運用該關(guān)系對高校收費標準進行了定量分析.例如，我們按照地區(qū)家庭經(jīng)濟狀況可把隨機抽取的59所1????政撥款聯(lián)系最為緊密.以初步估計出該年份全國各個地區(qū)高校學費標準.為了提高GM(1,N)模型的模擬精度，，相比于修正前的平均相對誤差。明顯減小，殘差平方和也大幅度減小，因此殘差修正GM(1,1)模型使得模。確定的高校收費標準，得出高校所在地經(jīng)濟狀況是影響高校學費的主要因素.具有非常重要的意義.2)根據(jù)建模分析的結(jié)果，給有關(guān)部門寫一份報告，提出具體建議.校關(guān)注更多的是教育成本，學生及家庭關(guān)注的是其對學費支付能力.因素發(fā)生變化時對其收費標準的影響度。似預測出各地的高校學費標準情況，以便進行宏觀調(diào)控，解決實際問題.補等方式獲得的資助及享受政府、學校、企業(yè)等給予的獎學金.為所需分類研究的對象，每個對象又由。6個指標表示其性態(tài)，于是可得問題的原始數(shù)據(jù)矩陣59,6()ijax?

　　

【正文】 (j)=abs(s_(j))。 end for j=2:n1 ss_(j1)=s_(j)s_(1)。 ss_(j1)=abs(ss_(j1))。 end for i=2:n1 r(i1)=(1+s_(1)+s_(i))/(1+s_(1)+s_(i)+ss_(i1))。 end cc=。 for i=1:n11 p(i)=*e0(i)+()*r(i)。 end p。 程序 3（第二類灰色關(guān)聯(lián)度分析）： a=[1 54616 8610 4290。2 45453 5000。3 27614 5000。4 34676 5000。5 31895 5000。6 29228 5000。7 25816 5000。8 9752 5000。9 29931 5000。10 6927 5000。11 16383 5000。12 38792 5000。13 35799 5000。14 28840 5000。15 20572 5000。16 50804 5460。17 47194 4000。18 68935 519 37118 21 4800。20 94634 4500。21 36368 4500。22 35299 4500。23 75009 4500。24 79001 4500。25 41657 4500。26 51887 4200。27 81740 4200。28 36981 4600。29 43519 4600。30 43185 4600。31 35314 4600。32 34669 4600。33 34404 4600。34 41964 4600。35 46836 4800。36 50749 4800。37 101751 4800。38 97731 3800。39 28998 3800。40 46533 4950。41 38726 4950。42 33140 4950。43 47975 4950。44 50192 4950。45 43523 4950。46 31862 5000。47 40972 5000。48 36634 5000。49 33727 5000。50 20940 5000。51 53825 5000。52 14211 5000。53 56591 5000。54 94105 10117 4920。55 34785 10117 4920。56 63603 10117 4920。57 42957 4200。58 62980 4800。59 67301 5500。]。 T2=[1 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 54 55 56 57 58 59。]。 s=0。 k=1。 for i=1:37 s=T2(i)。 t2(k,:)=a(s,:)。 k=k+1。 end b=[t2(:,6),t2(:,2),t2(:,4),t2(:,5), t2(:,3)]。 x=b39。 %n1 是指標 ,n2 是樣本 ,x0 是 n1*n2 的矩陣 [n1,n2]=size(x)。 for i=1:n1 x0(i,1)=x(i,1)x(i,1)。 for j=2:n2 x0(i,j)=x(i,j)x(i,1)。 end end for i=1:n1 s(i)=sum(x0(i,2:n21))。 s(i)=abs(s(i)+x0(i,n2)/2)。 end ss(1)=0。 for i=2:n1 ss(i)=0。 for k=2:n21 ss(i)=ss(i)+(x0(i,k)x0(1,k))。 end ss(i)=abs(ss(i)+(x0(i,n2)x0(1,n2))/2)。 22 end for i=2:n1 e0(i1)=(1+s(1)+s(i))/(1+s(1)+s(i)+ss(i))。 end x_=zeros(n1,n2)。 for i=1:n1 for j=1:n2 x_(i,j)=x(i,j)/x(i,1)。 end end x0_=zeros(n1,n2)。 for i=1:n1 for j=1:n2 x0_(i,j)=x_(i,j)x_(i,1)。 end end s_=zeros(1,n1)。 for j=1:n1 for i=2:n21 s_(j)=s_(j)+x0_(j,i) 。 end s_(j)=s_(j)+x0_(j,n2)/2。 end for j=1:n1 s_(j)=abs(s_(j))。 end for j=2:n1 ss_(j1)=s_(j)s_(1)。 ss_(j1)=abs(ss_(j1))。 end for i=2:n1 r(i1)=(1+s_(1)+s_(i))/(1+s_(1)+s_(i)+ss_(i1))。 end cc=。 for i=1:n11 p(i)=*e0(i)+()*r(i)。 end p。 程序 4： 預測模型 GM(1,N) clear a=[1 5000 5227188 。2 4000 。3 4300 3249421 。4 3200 1289169。5 3500 。6 4200 。7 3500 。8 4800 。9 5000 。10 4600 。11 4400 5684275 23 。12 4500 2524901 。13 5400 。14 4200 。15 4000 。16 3700 。17 4500 。18 4000 。19 5100 。20 5000 。21 4600 。22 5000 956460。23 4900 10117 。24 3800 。25 3400 。26 3300 。27 4900 。28 4000 847512。29 4000 。30 3000 。31 3500 。]。 x0=a(:,2:5)。 x0=x039。 %X 是原始數(shù)據(jù)矩陣，由 N*n 的向量組成 [N,n]=size(x0)。 for j=1:N for k=1:n x1(j,k)=0。 for i=1:k x1(j,k)=x0(j,i)+x1(j,k)。 end end end x1。 %求得一次生成序列 for t=1:N %光滑性檢驗 for k=3:n p1(t,k2)=x0(t,k)/x1(t,k1)。 end end p1。 %光滑性檢驗 for t=1:N for k=3:n %檢驗 X(1)是否具有準指數(shù)規(guī)律 p2(t,k2)=x1(t,k)/x1(t,k1)。 end end p2。 %檢驗 X(1)是否具有準指數(shù)規(guī)律 %如滿足以上兩條，則可建立 GM(1,1)模型 for k=2:n z1(k1)=*x1(1,k)+*x1(1,k1)。 end %z(1)=[z(1)(2),z(1)(3),……， z(1)(n)]； %對參數(shù)列 [a。b] 進行最小二乘估計 z1=z139。 z2=x1(2:N,2:n)。 z2=z239。 B=[(z1) z2]。 Y=x0(1,2:n)。 Y=Y39。 ab=inv(B39。*B)*B39。*Y。 %可以確定出 GM(1,N)模型以及白化方程 24 ab=ab39。 a=ab(1)。 for k=1:(n1) s=0。 for i=2:N s=ab(i)*x1(i,k+1)+s。 end x_(k+1)=(x0(1,1)s/a)*exp(a*k)+s/a。 end x_。 x_(1)=x0(1)。 x(1)=x0(1)。 for i=2:n x(i)=x_(i)x_(i1)。 end x for k=1:n e(k)=x0(1,k)x(k)。 %殘差 end for k=1:n d(k)=abs(e(k))/x0(1,k)。 %相對誤差 end 程序 5： 模型的進一步優(yōu)化 —— 殘差 GM(1,1)模型 clear x0=[ 。]。 %輸入原始序列 x0=abs(x0)。 [n1,n]=size(x0)。 for k=1:n x1(k)=0。 for i=1:k x1(k)=x0(i)+x1(k)。 end end x1。 %求得一次生成序列 for k=2:n %如滿足以上兩條，則可建立 GM(1,1)模型 z1(k1)=*x1(k)+*x1(k1)。 end %z(1)=[z(1)(2),z(1)(3),……， z(1)(n)]； z1=z139。 %對參數(shù)列 [a。b] 進行最小二乘估計 z2=ones(n1,1)。 B=[(z1),z2]。 Y=x0(:,2:n)。 Y=Y39。 ab=inv(B39。*B)*B39。*Y。 %確定出了白化方程 dx(1)/dt+ax(1)=b 25 a=ab(1,1)。%響應時間方程 x39。(1)(k)=(x(0)(1)b/a)*exp(a*(k1))+b/a b=ab(2,1)。 for k=1:n xx1(k)=(x0(1)b/a)*exp(a*(k1))+b/a。 end %x39。(1)=[x39。(1)(1),x39。(1)(2),…… ,x39。(1)(n)]。x(1)的模擬值 xx0(1)=xx1(1)。 for k=2:n xx0(k)=xx1(k)xx1(k1)。 end e=[ ]。 %e 為殘差 x0=[3500 4000 3300 3800。]。 for k=1:4 d(k)=abs(e(k))/x0(k)。 %相對誤差 end s=e*e39。 %殘差平方和 附錄 3： 20202020 年全國 高等學校教育經(jīng)費來源分布情況統(tǒng)計表 （萬） 年份 教育經(jīng)費總需 社會 捐贈 學生學 雜費收入 學校自籌 及其他收入 政府財政投入 政府財政教育預算投入 2020 2020 15832129 697138 4264517 2995298 7875176 7548856 2020 18736788 1033642 5487493 3446916 8768737 8389002 2020 22576459 1525547 6938658 4013863 10098392 9658276 2020 2026851 11285356 10801931