디지털 학습 노트(6)-회색 시스템
6365 단어 학습 노트
회색 시스템은 외연이 명확하지 않고 내포가 명확하지 않은 대상을 중시하고 모호한 수학은 외연이 명확하지 않고 내포가 명확한 대상을 중시한다.
2, GM(1,1)의 회색 예측
1) 데이터의 검증 및 처리: 수열의 레벨비례를 계산하고 허용 가능한 범위 내에 떨어지면 데이터는 예측할 수 있으며 그렇지 않으면 변환 변화를 할 수 있다
2) 모델 구축
a. 회색 미분 방정식으로 매개 변수의 값을 확정한다.
b. 상기 매개 변수 값을 응용하여 백미분 방정식을 풀다
3) 검사 예측치: 잔차 검사, 급비 편차 검사
3. GM(1,1) 모델 프로그램
1 %%GM(1,1)%%
2 function [x_0,u,range,derror,rho]=gm11(x0) %x0
3 n=length(x0);
4 lamda=x0(1:n-1)./x0(2:n);
5 range=minmax(lamda');%
6 x1=cumsum(x0);
7 B=[-0.5*(x1(1:n-1)+x1(2:n)),ones(n-1,1)];
8 Y=x0(2:n);
9 u=B\Y;
10 x1=(x0(1)-u(2)/u(1))*exp(-u(1)*[0:n-1])+u(2)/u(1);
11 x_0=[x0(1),diff(x1)];%
12 error=x0'-x_0;%
13 derror=abs(error./x0');%
14 rho=1-(1-0.5*u(1))/(1+0.5*u(1))*lamda';%
15 endGM(2,1) 모델 프로그램
1 %%GM(2,1)%%
2 function [x_0,u,range,derror]=gm21(x0) %x0
3 n=length(x0);
4 x1=cumsum(x0);
5 dx0=diff(x0)';
6 z=0.5*(x1(2:end)+x1(1:end-1))';
7 B=[-x0(2:end)',-z,ones(n-1,1)];
8 u=B\dx0;
9 x=dsolve('D2x+a1*Dx+a2*x=b','x(0)=c1,x(5)=c2');
10 x=subs(x,{'a1','a2','b','c1','c2'},{u(1),u(2),u(3),x1(1),x1(n)});
11 x1=subs(x,'t',0:n-1);
12 x_0=[x0(1),diff(x1)];%
13 error=x0-x_0;%
14 derror=abs(error./x0);%
15 end이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
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