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
时间: 2023-12-10 20:37:33 浏览: 21
以下是基于预测误差平方和最小进行线性组合模型的 Matlab 代码,其中使用了 fmincon 函数进行约束优化:
```matlab
function [w, SSE] = linear_combination(y_fit, z, y)
% y_fit: 预测值矩阵1
% z: 预测值矩阵2
% y: 实际值矩阵
% w: 加权系数向量
% SSE: 预测误差平方和
% 初始权重向量
w0 = ones(size(y_fit, 2), 1) / size(y_fit, 2);
% 约束条件
Aeq = ones(1, size(y_fit, 2));
beq = 1;
lb = zeros(size(y_fit, 2), 1);
ub = ones(size(y_fit, 2), 1);
% 优化求解
obj_func = @(w) sum(sum((y_fit * w + z * (1 - w) - y).^2));
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'off');
[w, SSE] = fmincon(obj_func, w0, [], [], Aeq, beq, lb, ub, [], options);
end
```
在该函数中,通过定义目标函数 `obj_func` 和约束条件,利用 `fmincon` 函数进行优化求解。其中 `w0` 是初始权重向量,`Aeq` 和 `beq` 是等式约束条件,`lb` 和 `ub` 是不等式约束条件。函数的输出为加权系数向量 `w` 和预测误差平方和 `SSE`。
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