摘要：
灰色预测适用于小样本的预测，常用来解决一些不确定性的问题。 理论知识书上都有介绍，下面仅列出程序设计，同时方便自己比赛。 MATLAB是实现灰色预测过程的首选，用MATLAB编写灰色预测程序时，可以完全按照预测模型的求解步骤进行，也就是下面的步骤： 对原始数据进行累加；构造... 阅读全文
摘要：
基于数学建模的预测方法种类繁多，从经典的单耗法、弹性系数法、统计分析法，到目前的灰色预测法。当在使用相应的预测方法建立预测模型时，我们需要知道主要的一些预测方法的研究特点，优缺点和适用范围。下面就当下一些主要的预测方法进行总结：预测模型名称适用范围优点缺点灰色预测模型该模型使用的不是原始数据的... 阅读全文
摘要：
矩阵的转置用’,比如:a = [1,2,3];b = a'; %b 转置成一个列向量,可以用于矩阵linspace是Matlab中的一个指令，用于产生指定范围内的指定数量点数，相邻数据跨度相同，并返回一个行向量。调用方法：linspace(x1,x2,N)功 能：用于产生x1，x2之间的N点行... 阅读全文
摘要：
rem(x,y):求整除x/y的余数mod(x,y):求模 rem(x,y)=x-y.*fix(x./y); (fix()向0取整)mod(x,y)=x-y.*floor(x./y); （floor()向左取整）如果x和y的符号相同（同为‘+’，同为‘-’），那么rem(x,y)=mod(x... 阅读全文
摘要：
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。线性最小二乘... 阅读全文
摘要：
残差加权算法 http://wenku.baidu.com/link?url=mBp6DkYB6CjpuLIUo7CxGxdbucVQ0HN72iPClY8JDfrYaFwVADDNcJiyeN3LRwUB2Olcj07iSIcyd_1SAWjelbXmfnNuVHxH39CtC3MdGzO优... 阅读全文
摘要：
非线性最小二乘函数 lsqnonlin 格式x = lsqnonlin(fun,x0) %x0为初始解向量；fun为，i=1,2,…,m，fun返回向量值F，而不是平方和值，平方和隐含在方法中，fun的定义与前面相同。 x = lsqnonlin(fun,x0,lb,ub) %lb、ub定义x... 阅读全文
摘要：
% % 使用指定函数对下述两变量进行曲线拟合 % % y=a+k1*exp(m*t)+k2*exp(-m*t); % % 离散点: t=[0,4,8,40], % % y=[20.09,64.52,85.83,126.75]; % % t-自变量 y-因变量 a,m,k1,k2为常数 % % ... 阅读全文
摘要：
randn功能：产生标准正态分布的随机数或矩阵的函数。用法：Y = randn（n）返回一个n*n的随机项的矩阵。如果n不是个数量，将返回错误信息。Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n])返回一个m*n的随机项矩阵。Y = randn(m,n,p,...) 或 Y =... 阅读全文