Matlab實現(xiàn)灰色預測的示例代碼
模型介紹
略微帶過一下原理:
灰色預測對于趨勢不強的數(shù)據(jù),將其原始數(shù)據(jù)進行累加后得到具有明顯趨勢的新數(shù)據(jù)進行擬合,假設原數(shù)據(jù)為:
則新數(shù)據(jù)集X(1)中數(shù)據(jù)為:
通常認為累加數(shù)據(jù)服從指數(shù)分布,欸那我們直接假設:
直接進行一個非線性擬合不就完事了,但是,從小學二年級開始,老師就教導我們,像這用指數(shù)函數(shù)擬合啊,各個參數(shù)的變化對于整體曲線的影響效果差別很大啊,直接擬合誤差會很大啊,怎么能給他整成一個線性擬合???(直接擬合我有試過,能夠大體描述趨勢并做出預測,但是誤差會比灰色預測大一點)。
指數(shù)函數(shù)一般符合一個微分方程:
解常微分方程易得:
這樣我們只需要將a,u這倆常數(shù)求出來就能得到x(1)(t) ,就能得到X(1)序列然后逐項做差就能得到X(0)序列。
當k≤t≤k+1時,有:
帶入回之前的微分方程就有:
實際上直接進行線性擬合就好了,當然我們也可以拿最小二乘法裝模作樣的分析一下,令:
基礎代碼
核心代碼非常短,只有六行,代碼中給出了詳細的注釋,基礎繪圖還是MATLAB風比較簡陋,后面會給出圖像修飾代碼。
X0=[15 16.1 17.3 18.4 18.7 19.1 19.9 21.3 22.5]; t=1:9; % 原始數(shù)據(jù)自變量范圍 pt=10:12; % 預測數(shù)據(jù)自變量范圍 X1=cumsum(X0); % 累加生成趨勢明顯新序列 Z=X1(1:end-1)+diff(X1)./2; % 均值,即(X1(1:end-1)+X1(2:end))./2 a_u=polyfit(-Z,X0(2:end),1); % a_u=(B'*B)\B'*Y,B=[-Z,ones] a=a_u(1);u=a_u(2); P=(X1(1)-u/a)./exp(a.*([t,pt]-1))+u/a; % 求X1擬合值 P=[P(1),diff(P)]; % X1逐項做差求預測值 % 繪圖 plot([t,pt],P,'*-'); hold on plot(t,X0,'s-') legend('預測值','真實值');
基礎代碼+修飾
X0=[15 16.1 17.3 18.4 18.7 19.1 19.9 21.3 22.5]; t=1:9; % 原始數(shù)據(jù)自變量范圍 pt=10:12; % 預測數(shù)據(jù)自變量范圍 X1=cumsum(X0); % 累加生成趨勢明顯新序列 Z=X1(1:end-1)+diff(X1)./2; % 均值,即(X1(1:end-1)+X1(2:end))./2 a_u=polyfit(-Z,X0(2:end),1); % a_u=(B'*B)\B'*Y,B=[-Z,ones] a=a_u(1);u=a_u(2); P=(X1(1)-u/a)./exp(a.*([t,pt]-1))+u/a; % 求X1擬合值 P=[P(1),diff(P)]; % X1逐項做差求預測值 % 繪圖 plot([t,pt],P,'s-','Color',[82,124,179]./255,'MarkerFaceColor',[82,124,179]./255,... 'MarkerEdgeColor',[1,1,1],'LineWidth',2,'MarkerSize',16) hold on plot(t,X0,'d-.','Color',[169,64,71]./255,'MarkerFaceColor',[169,64,71]./255,... 'MarkerEdgeColor',[1,1,1],'LineWidth',2,'MarkerSize',16) % 增添圖例 lgd=legend('fitting result','original data'); lgd.Location='best'; lgd.FontSize=16; % 坐標區(qū)域修飾 ax=gca;grid on;box off ax.LineWidth=2; ax.Color=[249,250,245]./255; ax.XMinorTick='on'; ax.YMinorTick='on'; ax.GridLineStyle='-.'; ax.XColor=[1,1,1].*.2; ax.YColor=[1,1,1].*.2; ax.FontName='Cambria'; ax.FontSize=14;
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