我國(guó)二氧化碳排放量的研究(參考版)
2025-07-01 18:38本頁(yè)面
【正文】 拼一個(gè)春夏秋冬！贏一個(gè)無(wú)悔人生！早安！—————獻(xiàn)給所有努力的人. 學(xué)習(xí)好幫手。不奮斗就是每天都很容易，可一年一年越來(lái)越難。是狼就要練好牙，是羊就要練好腿。)。),title(39。subplot(3,2,6),plot(x,y6,39。批售39。g*39。)。),title(39。subplot(3,2,4),plot(x,y4,39。建筑39。b*39。)。),title(39。subplot(3,2,2),plot(x,y2,39。農(nóng)林牧漁39。r*39。x=2012:2015。y5=a(:,5)。y3=a(:,3)。y1=a(:,1)。)。,39。%畫圖h=legend(39。b*39。ro39。figure(2)。x2=1992:2015。%預(yù)測(cè)結(jié)果O_test=(O_test*100)%對(duì)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行還原y11=[y1,O_test]。P_test=aa39。 .52907 .78885 .86909 。%設(shè)置相關(guān)的參數(shù)，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)y=sim(net,P_train)%對(duì)訓(xùn)練的目標(biāo)進(jìn)行仿真y1=(y*100)%還原仿真值aa=[.82358 .71947 .73417 。%訓(xùn)練次數(shù)進(jìn)行約束=。)。}, 39。 39。%選擇訓(xùn)練的目標(biāo)數(shù)net=newff(minmax(P_train),[10,1],{39。%把數(shù)據(jù)整合為01的數(shù)，這一步如果是不同量綱的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行歸一化處理P_train=X0(1:u,1:v1)39。[u,v]=size(XX)。 。 。 。 。 。 。 。 。 。) %計(jì)算相對(duì)誤差附錄四BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序：XX=[ 。cancha=t039。預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)39。原數(shù)據(jù)39。)。,xs,yuce,39。plot(x,t0,39。 %作差分運(yùn)算，進(jìn)行數(shù)據(jù)還原yuce=[t0(1),yuce]yuce_new=yuce(n+1:end) %求得的四個(gè)預(yù)測(cè)值x=1:20。,[0:n+3])。yuce1=subs(y,39。y039。b39。a39。y(0)=y039。Dy+a*y=b39。r=B\Y。 %累加運(yùn)算B=[*(t1(1:end1)+t1(2:end)),ones(n1,1)]。n=length(t0)。)。),title(39。,x11,y88,39。,5)subplot(4,2,8),plot(x0,x8,39。y88=polyval(y8,x11)。)。),title(39。,x11,y77,39。,5)subplot(4,2,7),plot(x0,x7,39。y77=polyval(y7,x11)。)。),title(39。,x11,y66,39。,5)subplot(4,2,6),plot(x0,x6,39。y66=polyval(y6,x11)。)。),title(39。,x11,y55,39。,5)subplot(4,2,5),plot(x0,x5,39。y55=polyval(y5,x11)。)。),title(39。,x11,y44,39。,5)subplot(4,2,4),plot(x0,x4,39。y44=polyval(y4,x11)。)。),title(39。,x11,y33,39。,5)subplot(4,2,3),plot(x0,x3,39。y33=polyval(y3,x11)。)。),title(39。,x11,y22,39。,5)subplot(4,2,2),plot(x0,x2,39。y22=polyval(y2,x11)。)。),title(39。,x11,y11,39。,5)subplot(4,2,1),plot(x0,x1,39。y11=polyval(y1,x11)。x11=1:u+4。x8=a(1:u,8)39。x6=a(1:u,6)39。x4=a(1:u,4)39。x2=a(1:u,2)39。[u,v]=size(a)。其他39。批發(fā)銷售39。交通39。建筑39。農(nóng)林39。ko39。r*39。m^39。c*39。go39。y8=y(1:20,8)。y6=y(1:20,6)39。y4=y(1:20,4)39。y2=y(1:20,2)39。y=[ ]。董長(zhǎng)虹. MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用 [M].國(guó)防工業(yè)出版社[4] 中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒 2010[5]參考文獻(xiàn)[1] 姜啟源，謝金星，葉俊．?dāng)?shù)學(xué)建模[M]．高等教育出版社，2003[2]（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型逼近效果好，計(jì)算速度快，不需要建立模型，擬合精度 高；（3）灰色理論模型預(yù)測(cè)誤差范圍較小，預(yù)測(cè)比較精確；（4）利用處理數(shù)據(jù)編寫程序方便直觀易于分析結(jié)果；缺點(diǎn)：（1） 多元線性回歸只能對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)
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