matlab评价预测模型
时间: 2023-11-26 12:48:19 浏览: 37
根据提供的引用内容,可以得知评价模型主要分为加权平均、层次分析和模糊综合评价,而预测模型主要有拟合、时间序列和灰色预测。在Matlab中,可以使用不同的函数来评价和预测模型。
1. 评价模型
- 加权平均:可以使用`wmean`函数来计算加权平均值,其中可以指定权重向量和数据向量。例如:
```matlab
w = [0.3 0.3 0.2 0.2];
p = [95 90 82 85; 85 95 85 90];
result = wmean(p, w);
```
- 层次分析:可以使用`ahp`函数来进行层次分析,其中需要指定判断矩阵和权重类型。例如:
```matlab
judgeMatrix = [1 3 5; 1/3 1 2; 1/5 1/2 1];
weightType = 'eig';
result = ahp(judgeMatrix, weightType);
```
- 模糊综合评价:可以使用`fuzzy`函数来进行模糊综合评价,其中需要指定模糊矩阵和权重向量。例如:
```matlab
fuzzyMatrix = [0.2 0.4 0.6; 0.4 0.6 0.8; 0.6 0.8 1];
weight = [0.3 0.3 0.2 0.2];
result = fuzzy(fuzzyMatrix, weight);
```
2. 预测模型
- 拟合:可以使用`fit`函数来进行数据拟合,其中需要指定拟合函数和数据向量。例如:
```matlab
x = [1 2 3 4 5];
y = [2 4 6 8 10];
f = fit(x', y', 'poly1');
plot(f, x, y);
```
- 时间序列:可以使用`arima`函数来进行时间序列预测,其中需要指定ARIMA模型的阶数和数据向量。例如:
```matlab
data = [1 2 3 4 5];
model = arima(2, 1, 1);
result = forecast(model, data);
```
- 灰色预测:可以使用`greyest`函数来进行灰色预测,其中需要指定数据向量和预测步数。例如:
```matlab
data = [1 2 3 4 5];
n = 2;
result = greyest(data, n);
```