function [x, Y] = linear_combination(z, y_hat, y) % 计算预测误差平方和最小的线性组合模型 % 定义约束条件 Aeq = [1, 1]; beq = 1; lb = [0, 0]; % 加权系数非负 ub = [1, 1]; % 加权系数之和为1 % 定义目标函数 fun = @(x) sum((y - x(1)*z - x(2)*y_hat).^2); % 求解优化问题 x0 = [0.5, 0.5]; % 初始值 options = optimoptions('fmincon', 'Algorithm', 'sqp', 'Display', 'off'); [x, fval] = fmincon(fun, x0, [], [], Aeq, beq, lb, ub, [], options); % 归一化加权系数 x = x/sum(x); % 线性组合预测值 Y = x(1)*z + x(2)*y_hat; % 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 end;如何将工作区中的标量z,y_hat,y导入
时间: 2023-11-18 14:02:56 浏览: 31
可以直接将它们作为函数的输入参数,例如:
```
function [x, Y] = linear_combination(z, y_hat, y)
% z, y_hat, y为输入参数
% ...
end
```
调用函数时,可以将工作区中的变量作为输入参数传入函数中,例如:
```
z = 1;
y_hat = 2;
y = 3;
[x, Y] = linear_combination(z, y_hat, y);
```
相关问题
% 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;如何将工作区中的数据输入到参数中
可以根据数据在工作区中的变量名将其输入到函数参数中。例如,如果数据在工作区中保存为变量 y_fit、z 和 y,则可以使用以下方式将它们输入到 linear_combination 函数中:
```
[w, y_pred] = linear_combination(y_fit, z, y);
```
这样就可以将工作区中的数据作为参数传递给函数并进行计算。
%多元线性 z 与时间序列 y_hat 改 % 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(z.^2), sum(z.*y_hat); sum(z.*y_hat), sum(y_hat.^2)]; B = [sum(z.*y); sum(y_hat.*y)]; x = A\B; % 归一化加权系数 x = x/sum(x); % 线性组合预测值 Y = x(1)*z + x(2)*y_hat; % 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,matlab基于约束条件的优化算法,代码,mlx文件
以下是基于约束条件的优化算法的Matlab代码:
```matlab
function [x, Y] = linear_combination(z, y_hat, y)
% 计算预测误差平方和最小的线性组合模型
% 定义约束条件
Aeq = [1, 1];
beq = 1;
lb = [0, 0]; % 加权系数非负
ub = [1, 1]; % 加权系数之和为1
% 定义目标函数
fun = @(x) sum((y - x(1)*z - x(2)*y_hat).^2);
% 求解优化问题
x0 = [0.5, 0.5]; % 初始值
options = optimoptions('fmincon', 'Algorithm', 'sqp', 'Display', 'off');
[x, fval] = fmincon(fun, x0, [], [], Aeq, beq, lb, ub, [], options);
% 归一化加权系数
x = x/sum(x);
% 线性组合预测值
Y = x(1)*z + x(2)*y_hat;
% 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
end
```
其中,使用了Matlab内置的优化函数`fmincon`,该函数可以求解带有约束条件的非线性优化问题。在本例中,约束条件为加权系数之和为1和加权系数非负,目标函数为预测误差平方和。
使用时,输入`z`、`y_hat`和`y`三个参数,分别表示自变量、时间序列的预测值和时间序列的实际值。函数返回`x`和`Y`两个参数,分别表示加权系数和线性组合预测值。
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