그레이 예측 모델 코드

GM (1,1) 회색 예측 모델 계산 및 체크 코드

함수 [] = greymodel (Y)
%이 프로그램은 회색 이론 모델의 예측 값을 계산하는데 사용된다.
수학적 모델 %의 적용은 GM (1,1)입니다.
원시 데이터 처리 방법의 % 누적 과정이다.
; Y = 입력 ( '데이터 입력')
N- = 길이 (Y)
] YY =들 (N- ,. 1)
. (1). (1) YY = Y
: N- I는 = 2
YY (I) = YY를 ( . 1-I)의 + Y는 (I)는,
최종
B = 것들 (1,2-N-),
I는 = 1 : (1-N-)..
B (I ,. 1) = - (YY (I) + YY (I + . 1)) / 2,
B (I, 2) = 1].
최종
BT = B ',
J 대 = 1 :.. N-- 1
. YN (J) = Y (J + 1)
최종
YN = YN',
A = INV 합니다 (BT * B) BT는 YN,
A = a 및 (1).
U = A (2),
T = U / A,
I = 1 :. + N-2]
. YYS. (I + 1) = (Y (1) -t ..) * EXP (-a I) + T;
YYS (1) = Y (1)..
위한 J = 2 + N- : -12
. YS (J) = YYS (J) -yys (-J 1);
결국
X = 1 : N;
XS 2 = N + 2;
A = YS (2 : N + 2);
플롯 (X, Y, '^ R', XS 인 ' -b');
DET = 0;

SUM1 = 0;
sumpe = 0;
I는 = 1 :. N-
sumpe = sumpe + Y는 (I)는,
최종
PE는 sumpe / N- =;
I는 = 1 : N-].
SUM1 = SUM1 + (Y (I) -pe) ^. 2]
최종
S1 = SQRT (SUM1 / N-)
sumce = 0;
I는 = 2 : N-
sumce = sumce + (Y (I) -YN (I));
최종
CE = sumce / (. N-- 1)
SUM2 = 0;
I는 = 2 : N-,
SUM2 = SUM2 + (Y (I) -YN (I) -CE) ^ 2 ;.
최종
S2 = SQRT (. SUM2 / (1-N-)),
C = (S2) / ( S1)
DISP ([ '후방 분산 비율'num2str ©]);
IF C는 <0.35
DISP은 () 시스템은 정밀도 좋게 예측 '
다른 IF C <0.5
DISP ('시스템 예측 정밀도 규정 ')
다른 IF C를 <0.65
DISP ( '거의 시스템 예측 정밀도')
다른
DISP ( '시스템 장애의 예측 정밀도')
엔드
엔드
엔드

DISP은 ([., num2str (YS (N- + 1)) '장착 옆']);
DISP ([ '다음 끼워'num2str (YS (N + 2))]);