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基于多維多規(guī)則云模型的上海市普通住宅定價及實證研究-資料下載頁

2025-06-27 20:11本頁面
  

【正文】 2 年至 2022 年房地產(chǎn)景氣指數(shù)、中高等收入戶可支配收入及普通住宅銷售價格時間 房地產(chǎn)景氣指數(shù) 中高等收入戶可支 配收入(元) 普通住宅銷售價格(元/平方米)2022 100 2022 2022 2022 2022 2022 2022 2022 2022 2022 附錄 C:剔除性最小二乘法分析的 Matlab 編程 27 / 361.相關(guān)矩陣clc,clearload matlab=zscore(matlab)。r=corrcoef(matlab)。[x,y,z]=pcacov(r)f=repmat(sign(sum(x)),size(x,1),1)。x=x.*f。num=15。df=matlab*x(:,1:num)。tf=df*z(1:num)/100。[stf,ind]=sort(tf)。r,stf=stf39。,ind=ind39。load load for i=14 for j=1:14 if(i==j) else a=matlab(:,j)。 b=matlab(:,i)。 x=sqrt(var(a))/sqrt(var(b))。 p=matlabb(i,j)。 z=matlab(:,j)p*x*matlab(:,i)。 z end end end 28 / 36 load load d=[,]39。 f=a*d\b附錄 C:多維多規(guī)則云模型的 Matlab 編程1. 多維云逆向發(fā)生器%求 Ex,En,Hn%xij=[ ]。%生成第 i 個指標在第 j 個規(guī)則中的各個值%m=0。n=0。l=0。for i=1:2 m=m+x(:,i)。endEx=m/2。%求期望%for i=1:2 n=n+abs(x(:,i)Ex)。 l=l+(x(:,i)Ex)*(x(:,i)Ex)。endn1=n/1。l1=l/1。En=sqrt(pi/1)*(1/2)*n1。%求熵%He=sqrt(abs((l1En*En)))。%求超熵%%輸出 Ex,En,He%ExEnHe2. 五維正向云發(fā)生器 PGG 29 / 36En1=[ ]。%各指標在第一規(guī)則中的熵矩陣%En2=[ ]。%各指標在第二規(guī)則中的熵矩陣%En3=[ ]。 %個指標在第三規(guī)則中的熵矩陣%Hn1=[ ]。%各指標在第一規(guī)則中的超熵矩陣%Hn2=[ ]。%各指標在第二規(guī)則中的超熵矩陣%Hn3=[ ]。 %各指標在第三規(guī)則中的超熵矩陣%Ex=[ ]。%各個規(guī)則所對應(yīng)的各個指標的平均值所組成的平均值矩陣%x=[ ]。%輸入第 i 年各個指標的數(shù)據(jù)組成的矩陣%Enn1=mvnrnd(En1,Hn1,1)。%生成以 En1 為期望,以 Hn1 為方差的一維矩陣%Enn2=mvnrnd(En2,Hn2,1)。%生成以 En2 為期望,以 Hn2 為方差的一維矩陣%Enn3=mvnrnd(En3,Hn3,1)。%生成以 En3 為期望,以 Hn3 為方差的一維矩陣%Enn=[Enn1。Enn2。Enn3]。%生成以 Enn1,Enn2,Enn3 為行向量的矩陣%Ey=[ ]。%生成房價以在各個規(guī)則中的期望值為元素的矩陣 %%利用 for 循環(huán)求隸屬度 u%for i=1:3 s=0。 for j=1:5 s=s+((x(:,j)Ex(i,j))^2)/(2*(Enn(i,j))^2)。 end u=exp((1)*s)。 30 / 36 U(:,i)=u。%將隸屬度值組成矩陣%end%求隸屬度組成的矩陣中的最小元素值,從而求得值最大的兩個隸屬度 u1 和 u2%[X1,row]=min(U)。row=min(row)。[minV,column]=min(X1)。%分條件進行計算if column==1 %通過 u1,u2 逆向求出 y1,y2,y3,y4% En1=。 Hn1=。 En2=。 Hn2=。 u1=U(2)。 u2=U(3)。 Eny1=normrnd(En1,Hn1,1)。 Eny2=normrnd(En2,Hn2,1)。 y1=Ey(:,i)+sqrt((2)*Eny1*log(u1))。%由 u1 逆向求出 y1% y2=Ey(:,i)sqrt((2)*Eny1*log(u1))。%由 u1 逆向求出 y2% y3=Ey(:,i)+sqrt((2)*Eny2*log(u2))。%由 u2 逆向求出 y3% y4=Ey(:,i)sqrt((2)*Eny2*log(u2))。%由 u2 逆向求出 y4% w(1,:)=[y1,y2]。%生成由 y1,y2 組成的矩陣% w(2,:)=[y3,y4]。%生成由 y3,y4 組成的矩陣% %利用循環(huán)由 u1,u2,y1,y2,y3,y4 逆向求出 Ey,即所求的房地產(chǎn)預(yù)測值% for i=1:2 p1=w(1,i)。 for j=1:2 p2=w(2,j)。 Ey1=(p2*sqrt(log(u1)/log(u2))p1)/(sqrt(log(u1)/log(u2))1)。 Ey2=(p2*sqrt(log(u1)/log(u2))+p1)/(sqrt(log(u1)/log(u2))+1)。 31 / 36 Ey1 Ey2 end endendif column==2 En1=。 Hn1=。 En2=。 Hn2=。 u1=U(1)。 u2=U(3)。 Eny1=normrnd(En1,Hn1,1)。 Eny2=normrnd(En2,Hn2,1)。 y1=Ey(:,i)+sqrt((2)*Eny1*log(u1))。 y2=Ey(:,i)sqrt((2)*Eny1*log(u1))。 y3=Ey(:,i)+sqrt((2)*Eny2*log(u2))。 y4=Ey(:,i)sqrt((2)*Eny2*log(u2))。 w(1,:)=[y1,y2]。 w(2,:)=[y3,y4]。 for i=1:2 p1=w(1,i)。 for j=1:2 p2=w(2,j)。 Ey1=(p2*sqrt(log(u1)/log(u2))p1)/(sqrt(log(u1)/log(u2))1)。 Ey2=(p2*sqrt(log(u1)/log(u2))+p1)/(sqrt(log(u1)/log(u2))+1)。 Ey1 Ey2 end end 32 / 36endif column==3 En1=。 Hn1=。 En2=。 Hn2=。 u1=U(1)。 u2=U(2)。 Eny1=normrnd(En1,Hn1,1)。 Eny2=normrnd(En2,Hn2,1)。 y1=Ey(:,i)+sqrt((2)*Eny1*log(u1))。 y2=Ey(:,i)sqrt((2)*Eny1*log(u1))。 y3=Ey(:,i)+sqrt((2)*Eny2*log(u2))。 y4=Ey(:,i)sqrt((2)*Eny2*log(u2))。 w(1,:)=[y1,y2]。 w(2,:)=[y3,y4]。 for i=1:2 p1=w(1,i)。 for j=1:2 p2=w(2,j)。 Ey1=(p2*sqrt(log(u1)/log(u2))p1)/(sqrt(log(u1)/log(u2))1)。 Ey2=(p2*sqrt(log(u1)/log(u2))+p1)/(sqrt(log(u1)/log(u2))+1)。 Ey1 Ey2 end endend 33 / 36參考文獻[1] 張完定,賈金宇 .基于房地產(chǎn)市場正需求曲線的均衡分析[J].西安財經(jīng)學院報,2022(3)[2] [M].清華大學出版社,2022[3] SPSS 的應(yīng)用[M].北京,[4] [J].數(shù)理統(tǒng)計與管理,2022(9)[5] —算法設(shè)計及其 MATLAB 實現(xiàn) .計算機輔助計算—軟件包,MATLAB[M].北京,(1)[6] 楊朝暉,李德毅 .二維云模型及其在預(yù)測中的應(yīng)用[J].計算機學報,1998(9)[7]徐燕娟,李眾,[J].科學技術(shù)與工程,2022(
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