% 假设 y_fit 和 z 分别是两种预测方法的预测值矩阵,实际值为 y % 计算预测误差平方和最小的线性组合模型 % 求解加权系数 A = [sum(y_fit.^2), sum(y_fit.*z); sum(y_fit.*z), sum(z.^2)]; B = [sum(y_fit.*y); sum(z.*y)]; x = A\B; % 线性组合预测值 y_pred = x(1)*y_fit + x(2)*z; % 检查加权系数之和是否为1 if abs(sum(x) - 1) > 1e-6 error('加权系数之和不为1'); end % 检查加权系数是否为非负数 if any(x < 0) error('加权系数不为非负数'); end,输出加权系数之和不为1,如何使加权系数变为一,代码
时间: 2023-12-10 20:39:24 浏览: 38
可以通过对加权系数进行归一化来使其之和为1,修改代码如下:
```
% 计算预测误差平方和最小的线性组合模型
% 求解加权系数
A = [sum(y_fit.^2), sum(y_fit.*z); sum(y_fit.*z), sum(z.^2)];
B = [sum(y_fit.*y); sum(z.*y)];
x = A\B;
% 归一化加权系数
x = x/sum(x);
% 线性组合预测值
y_pred = x(1)*y_fit + x(2)*z;
% 检查加权系数之和是否为1
if abs(sum(x) - 1) > 1e-6
error('加权系数之和不为1');
end
% 检查加权系数是否为非负数
if any(x < 0)
error('加权系数不为非负数');
end
```
这样就能保证加权系数之和为1了。
相关问题
%对数与多元线性 % 假设 y_fit 和 z 分别是两种预测方法的预测值矩阵 % 我们需要对它们进行线性组合预测,使得预测误差平方和最小,并且加权系数之和为1,代码matlab
假设 y_fit 和 z 是两个 m 行 n 列的矩阵,表示两种预测方法的预测值。我们可以用线性组合的方式来获得更准确的预测值。设线性组合后的预测值为 y,其中 y = w1 * y_fit + w2 * z,w1 和 w2 分别是两种预测方法的权重。我们需要找到最优的权重组合,使得预测误差平方和最小,并且加权系数之和为1。
具体实现代码如下:
```matlab
% 假设 y_fit 和 z 分别是两种预测方法的预测值矩阵
% 求解加权系数 w1 和 w2
A = [y_fit(:), z(:)];
b = -1 * y(:);
w = pinv(A' * A) * A' * b;
% 计算线性组合后的预测值 y
y = w(1) * y_fit + w(2) * z;
```
其中,pinv(A' * A) * A' 是求解线性方程组 Ax = b 的逆矩阵,其中 A = [y_fit(:), z(:)],x = [w1; w2],b = -1 * y(:)。注意,这里的 b 需要乘以 -1,是因为我们需要求解的是最小化误差平方和,而不是最小化误差绝对值和。
假设 y_fit 和 z 分别是两种预测方法的预测值矩阵 ,实际值为y,基于预测误差平方和最小进行线性组合模型,必须保证加权系数之和为1且为非负数,matlab代码
可以使用最小二乘法进行线性组合模型的求解。具体实现可以参考以下 Matlab 代码:
```matlab
% 计算预测误差平方和最小的线性组合系数
function [w, y_pred] = linear_combination(y_fit, z, y)
% 将 y_fit 和 z 矩阵展开成向量形式
y_fit = y_fit(:);
z = z(:);
% 构造矩阵 A 和向量 b
A = [y_fit, z];
b = y(:);
% 使用最小二乘法求解线性方程组 Ax = b
w = A \ b;
% 计算预测值
y_pred = w(1) * y_fit + w(2) * z;
end
```
函数接收三个参数:y_fit、z 和 y,分别表示两种预测方法的预测值矩阵和实际值矩阵。首先将 y_fit 和 z 展开成向量形式,然后构造矩阵 A 和向量 b,使用 Matlab 自带的反斜杠运算符 `\` 求解线性方程组 Ax = b,得到线性组合系数 w。最后根据线性组合系数计算预测值 y_pred。
需要注意的是,由于加权系数之和必须为1且为非负数,因此在使用最小二乘法求解线性方程组之前,需要对矩阵 A 和向量 b 进行处理,以满足约束条件。可以将 A 的最后一列赋值为1,相应地将 b 的最后一个元素赋值为1,这样就可以保证加权系数之和为1。此外,可以使用 Matlab 自带的 `lsqnonneg` 函数对加权系数进行非负数约束。完整的代码如下:
```matlab
% 计算预测误差平方和最小的线性组合系数
function [w, y_pred] = linear_combination(y_fit, z, y)
% 将 y_fit 和 z 矩阵展开成向量形式
y_fit = y_fit(:);
z = z(:);
% 构造矩阵 A 和向量 b
A = [y_fit, z, ones(size(y_fit))];
b = [y(:); 1];
% 使用最小二乘法求解线性方程组 Ax = b
w = lsqnonneg(A, b);
% 计算预测值
y_pred = w(1) * y_fit + w(2) * z;
end
```