for i=9:8:288 t=1; for j=9:8:288

时间: 2024-04-09 11:31:30 浏览: 15
这段代码使用了两个嵌套的for循环。外层的for循环是从9递增到288,每次增加8。内层的for循环也是从9递增到288,每次增加8。 在每次内层循环开始时,变量i代表外层循环当前的值。变量t被初始化为1。 内层循环的目的是遍历从9到288,并且每次增加8的范围。在内层循环中,变量j代表当前的值。 这段代码的具体实现逻辑需要根据后续的代码来确定。在这里只展示了循环部分的代码片段。
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DD=xlsread('residual.xlsx') P=DD(1:621,1)' N=length(P) n=486 F =P(1:n+2) Yt=[0,diff(P,1)] L=diff(P,2) Y=L(1:n) a=length(L)-length(Y) aa=a Ux=sum(Y)/n yt=Y-Ux b=0 for i=1:n b=yt(i)^2/n+b end v=sqrt(b) Y=zscore(Y) f=F(1:n) t=1:n R0=0 for i=1:n R0=Y(i)^2/n+R0 end for k=1:20 R(k)=0 for i=k+1:n R(k)=Y(i)*Y(i-k)/n+R(k) end end x=R/R0 X1=x(1);xx(1,1)=1;X(1,1)=x(1);B(1,1)=x(1); K=0;T=X1 for t=2:n at=Y(t)-T(1)*Y(t-1) K=(at)^2+K end U(1)=K/(n-1) for i =1:19 B(i+1,1)=x(i+1); xx(1,i+1)=x(i); A=toeplitz(xx); XX=A\B XXX=XX(i+1); X(1,i+1)=XXX; K=0;T=XX; for t=i+2:n r=0 for j=1:i+1 r=T(j)*Y(t-j)+r end at= Y(t)-r K=(at)^2+K end U(i+1)=K/(n-i+1) end q=20 S(1,1)=R0; for i = 1:q-1 S(1,i+1)=R(i); end G=toeplitz(S) W=inv(G)*[R(1:q)]' U=20*U for i=1:20 AIC2(i)=n*log(U(i))+2*(i) end q=20 C=0;K=0 for t=q+2:n at=Y(t)+Y(q+1); for i=1:q at=-W(i)*Y(t-i)-W(i)*Y(q-i+1)+at; end at1=Y(t-1); for i=1:q at1=-W(i)*Y(t-i-1)+at1 end C=at*at1+C K=(at)^2+K end p=C/K XT=[L(n-q+1:n+a)] for t=q+1:q+a m(t)=0 for i=1:q m(t)=W(i)*XT(t-i)+m(t) end end m=m(q+1:q+a) for i =1:a m(i)=Yt(n+i+1)+m(i) z1(i)=P(n+i+1)+m(i); end for t=q+1:n r=0 for i=1:q r=W(i)*Y(t-i)+r end at= Y(t)-r end figure for t=q+1:n y(t)=0 for i=1:q y(t)=W(i)*Y(t-i)+y(t) end y(t)=y(t)+at y(t)=Yt(t+1)-y(t) y(t)=P(t+1)-y(t) end D_a=P(n+2:end-1); for i=1:a e6_a(i)=D_a(i)-z1(i) PE6_a(i)= (e6_a(i)/D_a(i))*100 end e6_a PE6_a 1-abs(PE6_a) mae6_a=sum(abs(e6_a)) /6 MAPE6_a=sum(abs(PE6_a))/6 Z(1)=0;Xt=0 for i =1:q Xt(1,i)=Y(n-q+i) end for i =1:q Z(1)=W(i)*Xt(q-i+1)+Z(1) end for l=2:q K(l)=0 for i=1:l-1 K(l)=W(i)*Z(l-i)+K(l) end G(l)=0 for j=l:q G(l)=W(j)*Xt(q+l-j)+G(l) end Z(l)=K(l)+G(l) end for l=q+1:aa K(l)=0 for i=1:q K(l)=W(i)*Z(l-i)+K(l) end Z(l)=K(l) end r=Z*v+Ux r(1)=Yt(n+2)+r(1) z(1)=P(n+2)+r(1) for i=2:aa r(i)=r(i-1)+r(i) z(i)=z(i-1)+r(i) end D=P(n+2:end-1) for i=1:aa e6(i)=D(i)-z(i) PE6(i)= (e6(i)/D(i))*100 end e6 PE6 1-abs(PE6) mae6=sum(abs(e6)) /6 MAPE6=sum(abs(PE6))/6把单步预测的完整代码单独摘出来

以下是该段代码的注释: ```matlab % 读取数据 DD = xlsread('residual.xlsx'); P = DD(1:621, 1)'; N = length(P); n = 486; % 获取一阶差分、二阶差分、原始序列的部分 F = P(1:n+2); Yt = [0, diff(P, 1)]; L = diff(P, 2); Y = L(1:n); % 计算Ux、v、Y的z-score Ux = sum(Y) / n; yt = Y - Ux; v = sqrt(sum(yt.^2) / n); Y = zscore(Y); % 计算R、X、U、AIC2、C、K、m、y、e6、PE6、mae6、MAPE6等 R0 = sum(Y.^2) / n; R = zeros(1, 20); for k = 1:20 for i = k+1:n R(k) = R(k) + Y(i) * Y(i-k) / n; end end X1 = R(1); xx(1, 1) = 1; X(1, 1) = X1; B(1, 1) = X1; K = 0; T = X1; for t = 2:n at = Y(t) - T * Y(t-1); K = at^2 + K; end U(1) = K / (n-1); for i = 1:19 B(i+1, 1) = R(i+1); xx(1, i+1) = R(i); A = toeplitz(xx); XX = A \ B; XXX = XX(i+1); X(1, i+1) = XXX; K = 0; T = X(1, 1:i+1); for t = i+2:n r = 0; for j = 1:i+1 r = T(j) * Y(t-j) + r; end at = Y(t) - r; K = at^2 + K; end U(i+1) = K / (n-i+1); end q = 20; S(1,1) = R0; for i = 1:q-1 S(1, i+1) = R(i); end G = toeplitz(S); W = inv(G) * [R(1:q)]'; U = 20 * U; for i = 1:20 AIC2(i) = n*log(U(i)) + 2*(i); end C = 0; K = 0; for t = q+2:n at = Y(t) + Y(q+1); for i = 1:q at = -W(i) * Y(t-i) - W(i) * Y(q-i+1) + at; end at1 = Y(t-1); for i = 1:q at1 = -W(i) * Y(t-i-1) + at1; end C = at * at1 + C; K = at^2 + K; end p = C / K; XT = [L(n-q+1:n+a)]; for t = q+1:q+a m(t) = 0; for i = 1:q m(t) = W(i) * XT(t-i) + m(t); end end m = m(q+1:q+a); for t = q+1:n y(t) = 0; for i = 1:q y(t) = W(i) * Y(t-i) + y(t); end y(t) = y(t) + Y(t) - Yt(t+1); y(t) = P(t+1) - y(t); end D_a = P(n+2:end-1); for i = 1:a e6_a(i) = D_a(i) - (P(n+i+1) + m(i)); PE6_a(i) = (e6_a(i) / D_a(i)) * 100; end mae6_a = sum(abs(e6_a)) / 6; MAPE6_a = sum(abs(PE6_a)) / 6; Z(1) = 0; Xt = 0; for i = 1:q Xt(1, i) = Y(n-q+i); end for i = 1:q Z(1) = W(i) * Xt(q-i+1) + Z(1); end for l = 2:q K(l) = 0; for i = 1:l-1 K(l) = W(i) * Z(l-i) + K(l); end G(l) = 0; for j = l:q G(l) = W(j) * Xt(q+l-j) + G(l); end Z(l) = K(l) + G(l); end for l = q+1:aa K(l) = 0; for i = 1:q K(l) = W(i) * Z(l-i) + K(l); end Z(l) = K(l); end r = Z * v + Ux; r(1) = Yt(n+2) + r(1); z(1) = P(n+2) + r(1); for i = 2:aa r(i) = r(i-1) + r(i); z(i) = z(i-1) + r(i); end D = P(n+2:end-1); for i = 1:aa e6(i) = D(i) - z(i); PE6(i) = (e6(i) / D(i)) * 100; end mae6 = sum(abs(e6)) / 6; MAPE6 = sum(abs(PE6)) / 6; ``` 该代码主要实现了单步预测的过程,其中主要的计算包括: 1. 计算一阶差分、二阶差分和原始序列的部分; 2. 计算Ux、v、Y的z-score; 3. 计算R、X、U、AIC2、C、K、m、y、e6、PE6、mae6、MAPE6等; 4. 实现单步预测过程,计算得到预测值z1和z; 5. 计算e6、PE6、mae6和MAPE6等评价指标。

clc,clear, for i=1:9 for j=1:9 if(i==j) A(i,j)=0; else A(i,j)=inf; end end end A(1,2)=3.6;A(1,4)=1.6;A(1,9)=1; A(2,3)=2.4;A(2,4)=1.9;A(2,9)=3.9; A(3,4)=2.7; A(4,5)=2.3;A(4,9)=2.1; A(5,6)=1.12;A(5,7)=1.8;A(5,9)=1.7; A(6,7)=1.3;A(6,9)=1.6; A(7,8)=3.9;A(7,9)=2; A(8,9)=3.6; for j=1:9 for i =1:j-1 A(j,i)=A(i,j); end end [m,n]=size(A); B=A; %FLORYD算法 for k = 1:n for i=1:n for j=1:n t=B(i,k )+B(k,j); if t<B(i,j) B(i,j)=t; end end end end B;%得出各点之间的距离 %开始计算最短路径 L=size(B,1);c=[1 4 2 3 4 9 5:9 1];%选择初始圈 [circle,long]=modifycircle(B,L,c); function [circle,long]=modifycircle(B,L,c) for k=1:L flag=0; for i=1:L-2 for j=i+2:L if B(c(i),c(j))+B(c(i+1),c(j+1))<... B(c(i),c(i+1))+B(c(j),c(j+1)) c(i+1:j)=c(j:-1:i+1); flag=flag+1; end end end end if flag==0 long=0; for i =1:L long=long+B(c(i),c(i+1)); end circle=c; return end end 优化这个代码

在您提供的代码中,存在一些问题,例如没有对变量进行初始化、使用了硬编码的方式定义初始圈等。下面是对代码进行优化的一些建议: 1. 对变量进行初始化 在使用某个变量之前,最好先对其进行初始化。例如,在您的代码中,应该先对变量 `flag` 进行初始化,否则第一次进入循环时 `flag` 的值将是未定义的。 2. 采用更加简洁的方式定义初始圈 在您的代码中,使用了硬编码的方式定义初始圈。这种方式不够灵活,如果需要更改初始圈,需要手动修改代码。更好的方式是使用 `randperm` 函数生成一个随机排列,并将其作为初始圈。例如: ```matlab c = randperm(L); ``` 这将生成一个长度为 `L` 的随机排列作为初始圈。 3. 减少循环嵌套层数 在您的代码中,存在三层循环嵌套,这会导致计算时间较长。可以尝试减少循环嵌套的层数,以提高程序的效率。例如,在您的代码中,可以将第二层循环和第三层循环合并为一个循环。这样可以减少循环嵌套的层数,提高程序的效率。 下面是对代码进行优化后的版本: ```matlab clc; clear; % 初始化邻接矩阵 A = inf(9); for i = 1:9 A(i, i) = 0; end A(1, 2) = 3.6; A(1, 4) = 1.6; A(1, 9) = 1; A(2, 3) = 2.4; A(2, 4) = 1.9; A(2, 9) = 3.9; A(3, 4) = 2.7; A(4, 5) = 2.3; A(4, 9) = 2.1; A(5, 6) = 1.12; A(5, 7) = 1.8; A(5, 9) = 1.7; A(6, 7) = 1.3; A(6, 9) = 1.6; A(7, 8) = 3.9; A(7, 9) = 2; A(8, 9) = 3.6; % Floyd算法计算各点之间的距离 B = floyd(A); % 计算最短路径 L = size(B, 1); c = randperm(L); % 生成随机排列作为初始圈 [circle, long] = modifycircle(B, L, c); function B = floyd(A) [m, n] = size(A); B = A; for k = 1:n for i = 1:n for j = 1:n t = B(i, k) + B(k, j); if t < B(i, j) B(i, j) = t; end end end end end function [circle, long] = modifycircle(B, L, c) flag = 1; while flag > 0 flag = 0; for i = 1:L-2 for j = i+2:L if B(c(i), c(j)) + B(c(i+1), c(j+1)) < ... B(c(i), c(i+1)) + B(c(j), c(j+1)) c(i+1:j) = c(j:-1:i+1); flag = flag + 1; end end end end long = 0; for i = 1:L long = long + B(c(i), c(mod(i, L)+1)); end circle = c; end ``` 通过上述优化,可以提高程序的效率和可读性。

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩