求大神预测,用灰色GM(1.1)模型进行预测
答案:2 悬赏:20 手机版
解决时间 2021-03-23 16:37
- 提问者网友:書生途
- 2021-03-22 16:34
我的数据是2005年-2012年分别为27.4,29.061,31.851,34.223,40.521,46.54,47.065,52.085,求预测2015年-2020年的数据
最佳答案
- 五星知识达人网友:玩世
- 2021-03-22 18:08
2005年到2020年预测值分别为 27.4000 29.3114 32.3508 35.7053 39.4077 43.4941 48.0041 52.9818 58.4757 64.5393 71.2316 78.6178 86.7700 95.7675 105.6980 116.6581
下面是MATLAB程序
%灰色预测模型程序
clear
syms a b;
c=[a b]';
A=[27.4 29.061 31.851 34.223 40.521 46.54 47.065 52.085];% 原始序列
B=cumsum(A);%累加
n=length(A);
for i=1:(n-1)
C(i)=(B(i)+B(i+1))/2;
end
%计算待定参数
D=A;
D(1)=[];
D=D';
E=[-C; ones(1,n-1)];
c=inv(E*E')*E*D;
c=c';
a=c(1);
b=c(2);
%预测 往后预测5个数据
F=[];F(1)=A(1);
for i=2:(n+8)
F(i)=(A(1)-b/a)/exp(a*(i-1))+b/a;
end
G=[];G(1)=A(1);
for i=2:(n+8)
G(i)=F(i)-F(i-1);
end
t1=2005:2012;
t2=2005:2020;
G
plot(t1,A,'o',t2,G)
G =
Columns 1 through 15
27.4000 29.3114 32.3508 35.7053 39.4077 43.4941 48.0041 52.9818 58.4757 64.5393 71.2316 78.6178 86.7700 95.7675 105.6980
Column 16
116.6581
下面是MATLAB程序
%灰色预测模型程序
clear
syms a b;
c=[a b]';
A=[27.4 29.061 31.851 34.223 40.521 46.54 47.065 52.085];% 原始序列
B=cumsum(A);%累加
n=length(A);
for i=1:(n-1)
C(i)=(B(i)+B(i+1))/2;
end
%计算待定参数
D=A;
D(1)=[];
D=D';
E=[-C; ones(1,n-1)];
c=inv(E*E')*E*D;
c=c';
a=c(1);
b=c(2);
%预测 往后预测5个数据
F=[];F(1)=A(1);
for i=2:(n+8)
F(i)=(A(1)-b/a)/exp(a*(i-1))+b/a;
end
G=[];G(1)=A(1);
for i=2:(n+8)
G(i)=F(i)-F(i-1);
end
t1=2005:2012;
t2=2005:2020;
G
plot(t1,A,'o',t2,G)
G =
Columns 1 through 15
27.4000 29.3114 32.3508 35.7053 39.4077 43.4941 48.0041 52.9818 58.4757 64.5393 71.2316 78.6178 86.7700 95.7675 105.6980
Column 16
116.6581
全部回答
- 1楼网友:归鹤鸣
- 2021-03-22 18:23
第一组数据,预测2010-2015年的值
2010 0.0495265145611443
2011 0.0500349983509087
2012 0.050548702693072
2013 0.0510676811865275
2014 0.0515919879804586
2015 0.0521216777799994
相对误差
0
2.00323906921688
2.89291599461445
2.69245923684742
1.7081000539995
4.57903501745005
0.118210300460757
4.50922732661378
3.90791640519246
2.53837322148977
拟合精度r^2 =
0.473830319716443
第二组数据,预测2010-2015年的值
2010 0.130233046320128
2011 0.126989068481233
2012 0.123825894958267
2013 0.120741512994733
2014 0.117733959969928
2015 0.114801322150116
相对误差
0
2.20007837288174
7.13697829681412
3.17637396795105
6.77460548226224
8.8718646925963
0.990320713551103
1.42289708274684
2.2328876746562
5.74460645872838
拟合精度r^2 =
0.650159138036478
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