灰色预测模型matlab代码含均方差比
时间: 2023-11-09 14:08:50 浏览: 38
以下是一段灰色预测模型的MATLAB代码,包含均方差比的计算:
```matlab
% 灰色预测模型代码
clear;
clc;
% 输入数据
x = [1 2 3 4 5 6];
y = [10 12 13 14 15 16];
% 累加生成序列
X(1) = x(1);
for i = 2:length(x)
X(i) = X(i-1) + x(i);
end
% 灰色模型GM(1,1)预测
a = 0.5; % 级比偏差度
b = X(1); % 初始值
for i = 2:length(X)
Z(i-1) = -0.5*(X(i)+X(i-1))*a+b; % 紧邻均值生成
b = Z(i-1); % 累加计算
end
Y = cumsum(Z); % 还原数据
% 计算预测误差和均方差比
e = abs(y-Y);
s1 = sum(e); % 绝对误差之和
s2 = sum(y); % 原始数据之和
C = s1/s2; % 均方差比
```
其中 `x` 和 `y` 分别表示输入的自变量和因变量序列,`a` 和 `b` 分别表示级比偏差度和初始值,`Z` 和 `Y` 分别表示紧邻均值生成的序列和还原数据的序列。代码中的 `cumsum` 函数用于计算累加和,`abs` 函数用于计算绝对值,`sum` 函数用于计算数组元素之和。最后计算出的 `C` 就是均方差比。
相关问题
均方差模型matlab代码
如果你要计算数据的均方差模型(Mean Squared Error, MSE),你需要有两组数据:观测值和预测值。以下是一个计算均方差模型的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 创建观测值和预测值向量
observed = [1, 2, 3, 4, 5];
predicted = [1.2, 2.1, 2.8, 4.2, 4.9];
% 计算均方差模型
mse = mean((observed - predicted).^2);
```
这段代码假设你有观测值向量 `observed` 和预测值向量 `predicted`,两个向量的长度应该相同。通过将观测值减去预测值,然后对差的平方取平均,即可得到均方差模型。运行这段代码后,变量 `mse` 将保存均方差模型的结果。
均值方差模型matlab代码
当计算数据的均值和方差时,可以使用以下 MATLAB 代码:
```matlab
% 创建一个包含数据的向量
data = [1, 2, 3, 4, 5];
% 计算均值
mean_value = mean(data);
% 计算方差
variance = var(data);
```
这段代码假设你有一个包含数据的向量 `data`。你可以根据你的实际数据进行相应的修改。`mean()` 函数用于计算均值,`var()` 函数用于计算方差。运行这段代码后,变量 `mean_value` 将保存数据的均值,变量 `variance` 将保存数据的方差。