五种灰色关联度分析matlab代码

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(完整版)五种灰色关联度分析matlab代码

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(完整版)五种灰色关联度分析matlab代码灰色邓氏关联度分析% P12 -- The Study on the Grey Relational Degree and Its Application function r1 = gld_deng(x)s = size(x);len = s(2);num = s(1);ro = 0.5;for i = 1: numx(i,:) = x(i,:)./x(i,1);enddx(num,len) = 0;for i = 2 : numfor k = 1 : lendx(i,k) = abs(x(1,k) - x(i,k));endendmax_dx = max(max(dx));min_dx = min(min(dx));r(1,1:len-1) = 1;for i = 2 : numfor k = 1 : lenr(i,k) = (min_dx + ro*max_dx)/(dx(i,k) + ro*max_dx);endendr1 = sum(r(2:num,:),2)/(len);改进灰色绝对关联度分析% P11 -- The Study on the Grey Relational Degree and Its Application function r1 = gld_gjjd(x)s = size(x);len = s(2);num = s(1);for i = 1: numx(i,:) = x(i,:)./x(i,1);enddx(num,len-1) = 0;for i = 1 : numfor j = 1 : len - 1dx(i,j) = x(i,j+1) - x(i,j);endendc = 1;beta(1,1:len-1) = 0;w(1,1:len-1) = 0;for i = 2 : numtemp = sum(abs(x(i,:) - x(1,:)),2);for k = 1 : len - 1beta(i,k) = atan((dx(i,k) - dx(1,k))/(1 + dx(i,k)*dx(1,k)));if beta(i,k) < 0beta(i,k) = pi + beta(i,k);endw(i,k) = 1 - abs(x(i,k) - x(1,k))/temp;endendr = c./(c + tan(beta./2));wr = w.*r;r1 = sum(wr(2:num,:),2)/(len - 1);灰色绝对关联度分析% P18 -- The Study on the Grey Relational Degree and ItsApplication function r1 = gld_jd(x)s = size(x);len = s(2);num = s(1);for i = 1: numx(i,:) = x(i,:)./x(i,1);enddx(num,len-1) = 0;for i = 1 : numfor j = 1 : len - 1dx(i,j) = x(i,j+1) - x(i,j);endendr(1,1:len-1) = 1;for i = 2 : numfor k = 1 : len - 1r(i,k) = 1/(1 + abs(dx(1,k) - dx(i,k)));endendr1 = sum(r(2:num,:),2)/(len - 1);灰色T型关联度分析% P19 -- The Study on the Grey Relational Degree and Its Application function r1 = gld_t(x)s = size(x);len = s(2);num = s(1);dx(num,len-1) = 0;for i = 1 : numfor j = 1 : len - 1dx(i,j) = abs(x(i,j+1) - x(i,j));d_x = sum(dx(i,:),2)/(len - 1);x(i,:) = x(i,:)./d_x;enddx(num,len-1) = 0;for i = 1 : numfor j = 1 : len - 1dx(i,j) = x(i,j+1) - x(i,j);endendr(1,1:len-1) = 1;for i = 2 : numfor k = 1 : len - 1if dx(1,k)*dx(i,k) == 0r(i,k) = sign(dx(1,k)*dx(i,k));elser(i,k) = sign(dx(1,k)*dx(i,k))*min(abs(dx(1,k)),abs(dx(i,k))) / max(abs(dx(1,k)),abs(dx(i,k)));endendendr1 = sum(r(2:num,:),2)/(len - 1);灰色斜率关联度分析% P20 -- The Study on the Grey Relational Degree and Its Application function r1 = gld_xl(x)s = size(x);len = s(2);num = s(1);for i = 1: numx(i,:) = x(i,:)./x(i,1);dx(num,len-1) = 0;for i = 1 : numfor j = 1 : len - 1dx(i,j) = x(i,j+1) - x(i,j);endendr(1,1:len-1) = 1;for i = 2 : numfor k = 1 : len - 1r(i,k) = 1/(1 + abs(dx(1,k)/x(1,k+1) - dx(i,k)/x(i,k+1))); endendr1 = sum(r(2:num,:),2)/(len - 1);。

matlab 灰度算法 -回复

matlab 灰度算法 -回复

matlab 灰度算法-回复【MATLAB灰度算法】灰度算法是一种将彩色图像转化为黑白图像的方法,在计算机视觉和图像处理领域被广泛使用。

MATLAB是一种强大的数学计算工具,它提供了丰富的图像处理函数和工具箱,可用于实现灰度算法。

本文将逐步回答如何使用MATLAB实现灰度算法,并介绍一些常用的灰度算法技术。

# 第一步:图像读取与显示在MATLAB中,可以使用`imread`函数读取图像,使用`imshow`函数显示图像。

我们首先需要读取一张彩色图像,并将其显示出来。

matlab读取彩色图像rgbImage = imread('image.jpg');显示彩色图像imshow(rgbImage);title('Original Image');# 第二步:转化为灰度图像灰度图像是一种每个像素只有一个灰度值(亮度值)的图像。

在MATLAB中,可以使用`rgb2gray`函数将彩色图像转化为灰度图像。

matlab将彩色图像转化为灰度图像grayImage = rgb2gray(rgbImage);显示灰度图像imshow(grayImage);title('Grayscale Image');# 第三步:灰度化算法选择灰度化算法决定了如何将彩色图像中的RGB信息转化为灰度图像中的灰度值。

常用的灰度化算法有平均值法、加权平均法和分量最大法等。

下面分别介绍这些算法并给出MATLAB代码实现。

平均值法平均值法是最简单的灰度化算法之一,它将彩色图像的RGB分量的平均值作为灰度值。

具体实现如下:matlab平均值法灰度化averageGrayImage = (rgbImage(:, :, 1) + rgbImage(:, :, 2) + rgbImage(:, :, 3)) / 3;显示平均值法灰度图像imshow(averageGrayImage);title('Average Grayscale Image');加权平均法加权平均法是一种考虑了RGB分量的亮度影响的灰度化算法。

灰色关联模型 python代码

灰色关联模型 python代码

灰色关联模型python代码摘要:1.灰色关联模型的概念2.灰色关联模型的Python 代码实现3.代码的运行与结果分析正文:灰色关联模型是一种基于灰色理论的关联分析方法,它通过计算各变量之间的灰色关联度来分析变量之间的关联性。

该模型广泛应用于工程、经济、社会等领域,对于数据挖掘、预测和决策具有重要意义。

下面我们将通过Python 代码实现灰色关联模型,并分析运行结果。

首先,我们需要安装`greyTheory`库,这是一个用于灰色关联分析的Python 库。

在命令行中输入以下命令进行安装:```pip install greyTheory```接下来,我们编写Python 代码来计算灰色关联度:```pythonimport numpy as npimport pandas as pdfrom greyTheory.grey import GRS# 构造数据data = {"X1": [25, 27, 29, 30, 32, 33, 34, 36, 37, 38],"X2": [23, 25, 26, 28, 30, 31, 32, 33, 35, 36]}df = pd.DataFrame(data)# 计算灰色关联度grs = GRS()result = grs.calculate(df)# 打印结果print(result)```代码运行后,我们得到了一个关联度矩阵,它表示了两个变量之间的灰色关联度。

关联度值的范围为-1 到1,值越接近1,表示两个变量之间的关联性越强;值越接近-1,表示两个变量之间的关联性越弱。

在上述示例中,我们构造了两组数据(X1 和X2),并计算了它们之间的灰色关联度。

灰色预测MATLAB程序

灰色预测MATLAB程序

灰色预测专设工⑼他QA—叫吋)为原始数列.其1次累❖加生成数列为恥=妙①曲⑵,…卅何),其中X° 仇)二工* ° (0.址=1=2= -:n5-1卷定义卫的决导数为d(k) = *町(上)=x 叫咼-x cl)(Jt-l).令为数列工①的邻值生成数列.即却(去)=^(*) + (1- a)x0)(t-lX于是定义GM (L 1)的灰微分方程模型为d(k)-血⑴住)=K即或严>(£) + “尹⑻=人⑴在式(1)中』。

>(灼称为灰导数,我称为发展系数, 弧称为白化背景值,b称为灰作用量乜将时刻表殳二2「3「/代入(1)式有V!1「—ay=代⑶ B =Ib*- :X闵0)-Z,:](K)1于是G\I <1»1)複至可表示为Y = Bu.現在问题归结为求sb 在值。

用一元线性回归・即最小二秦法求它们的活计值 为注二实陌上回归分析中求估计值是用软件计尊的・有标准程序求解,iOmaClab 等。

GM <1» 1>的白化晏対于G\I <1> 1)的灰微分方程(1) >如果将灰导数打(Q 的时刻 视为连绫变里"则x°)视为时问(函数卅⑺,于是*〉(Q 対血于导数里级 心2 >白化背臬值申的对应于导数卅⑴。

于是G\I (1,1)的坝徽 分方樂対应于的白微分方程为内・则数堀列X©可以塗互G\I <19 1) 且可以进行页色预测。

否朋,対数摄做适当的克换处理■如平移叢换:取C 使得鞍据列严伙)=工⑴伙)+ G 上=1,2,…,的级比都華住可吝禎盖内。

心⑴⑴ + o?i> (r)二◎ dr<2)GM mi )质色预测的步骤1 •教摇的枪绘与处連为了ftilGAl (1,1)建複方法的可行性,亲要为已知期S 做必要的检蛉处理。

设原始教据列为了 逛=(乂°(1)*6(2)严炉00; >计算数列的级比如果所有的级比都落在可容覆盖区间 • fc =A-2,3"・如果対所有的|p 伙)|<0・1 -则认为达到较高的要求,否则 若旳所有的|。

灰色预测MATLAB程序

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灰色预测心设尹曲⑴#为原始数列,其1次累<加生成数列为炉=(孝①宀2\S,其中©=2^°:⑺卫=12…止i-1尋定文沙的灰导数为d(Jt)=玄㈣(Jt)=尤⑴的-工⑴(*-1).令尹为数列壬⑴的邻值生成数列,即尹)(町=加小(町十(1—a)x山(k-1).于是定文GM(1T1)的灰微分方程模型为d(k)+az①(上)=&_即或.严⑹+盘⑴懐)=乩⑴在式(1)中口①的称为灰导数’熬称为发展系数'弧称为白化背景值,b称为灰作用量。

将时刻表庄=23…用代入(O式有j<0)(2)-az⑴(2)=工®⑶—俺叫巧=»于是GMIL)樫型可表示为r=现在问题归结为求巧h在值。

用一元绒性回归,即最小二垂進求它们的估计值住=[]卜护跖护F奕厢上回归分析中求诂计值是用软件计算的,有标淮程博求解,如山訥甜等。

GM(1.1)的白化型对于的(1-1)的获微分方程⑴,如果将解导教矿悶的时報=%…屮观対连续叢里"则工⑴衩为时间i函敕卅®,于是-<'W耐应于导敕重级必%),白化背杲值刃(時对应于导數申⑴。

于是GM(1,1)的换微分方嗨对应于的白微分方程为写®4曲%「)=也⑵GAI(1>1)换色预刪的步叢1-數堀的椅噓弓处理为了保证©M(B1)屋複方达的可行性・需要対已却皴堀锁必要的检峻处Ho 设療皓数攥列为了-计算埶列的级比如果所有的级比都落在可容覆盖区间盂-內・则數摒列X糾可咲建立G*ICL-1)複型且可以避行页色预测。

否则,丙軌据懺适当的叢换处理,如平移銮换:取C使得敕培列严⑹二工蚀盘)+匚用二12…”的级比都落在可啓禎盖内。

(1)残差檢验:计算相对薙差Z 建立GM (L T 1)複型不妬设少弋以m 叫唠霸足上面的要求,以它芮議堀列建立GM(1>1)型蛊(仍(i)+血C1\A)=b ・用回归分祈求得目上的估计值"于是相应的白化模型为 气^十小卄工解为工叱)=0)①—勺中1-色-⑶ 应Q于是停到预测值壬⑴(上+1)=0叫1)一勺>加+仝血二12…卫一1=aa伙而相应地得到预«=x co \t +1)=x 0)(t+l)-x a)(i)3i =1,2,-?n-l ?如果对所有的^<0.1・则认为达到鞭嵩的要求:否则,若耐所有的|^)1<0^,则认対达到一般要求©(2)级比偏差値桧验:计算能)=1-呂学©如果对所有的|,则认为达列较高的要求孑吾则若对斫有的,则认为达到一般要求O灰色预测计算实例^…;=:=-■■■■昏例北方某城市1986—1992年道路交通噪声平均声级数据见表6序号年吶寺表拆市近年来交通噪声数据[眶(应)]二諾;二319S872.4第—爭:级比检验建立丢通噪屛均声级数锯时间序列如下:4198972.1j 1990?1.4 619?17201199771.6艸=(•严①卫购(2)厂卅⑺) =(711,72.4.71.4,72.1.71.4,7UQ.71.6)些(1)求级比k(k)忠防护住T)2=(几⑵山⑶.…也⑺)g=(0.982JJ.0042J.0098-0.9917J.0056)(2)级比判断由于所有的X.(10e[0.982J.009S],k=2,3.6故可以用双0)作满意的GM(1,1)建模’第二步:GM(1,1)建模(1)对原始数据X®作一次累加,即卞⑴=(71.L143.5215.9.288359.4.431.4,503)(2)构造数据矩阵B及数据向量Y-2)—H 弋3/>1⑶讦算1T心求解得F'⑴=(工倒〔1〉_-)e 弋Q f+-1*^+1)=0<l,U)--)£-t +-=-3092^--^+31000⑶求生咸数列值歸型齊看:n令“is 那血由上面的碉醯数可甲得,其中取菱由龙⑴(i}=恥壮曲5加得丁I —"炉閃=进悶-进德-尊(71儿72.4.72.2:72.1:71.9:71.7,71.6)^}=(s"a >亍⑴⑵,…,网⑺A<第三步;模型检验•>模型的各种检验指标值的计算结果见表工 •t*表7GM(1检验表<序号年俯原始值模型值残差相对误差级比偏差•>1 19S6 71.1 71.1<219S7 72.4 72.4 -0.0057 0.01%0.0023 <3 19S S 72.4 72.2 0.163S 0.23%0.0203 •>4 19S9 72.1 72.1 0.0329 0.05%-O.(K H8 •>5199071.4 71.9 -0-49S4 0.7%-0.0074 <61991 72.0 71.7 0.21599 037%0.0107<71992 71.6 71.6 0.037S0.05%-0.0032于是得到目=山的餡,立欖型7-B)'1B TY=(dt0.0023 72.6573dt+0.002ix (1>=72.657^心经验证・该模型的精度较高.可进行预测和预报计算的Matlab 程序如下:仃坝测和预报n=length(x); z=0;%取输入数据的样本量for i=1:nz=z+x(i,:)be(i,:)=z; %计算累加值,并将值赋予矩阵beend for i=2:n %对y(i-1,:)=x(i,:)%对原始数列平行移位 endfor i=1:n-1%计算数据矩阵B 的第一列数据c(i,:)=-0.5*(be(i,:)+be(i+1,:)); clCjdearxO=[71H 72.472A 72J71477m c n.lengthtxO);*'b%注意这里为列帖lamda =xD(l :n-1),A0(2:n)%计算级比range =minmaxflamda f )%计算级比的范阖 X1=cumsum(xO);%累加运算B=['0,5*(xl(l ;n ^l)+xl(2:n))t ones(n -1,1)]TY 二甸(2:町;口=B\Y%拟合参数u(l>=a .u(2)=bx=dsolve (+a 'x =b\f x(0)-xO^J ;%求徴分方程的特号解x =subs(xJ*a\,b r /xO ,Mu(l)P u(2)t xO(l)|)i%代入荷计痹擞值和初蜡值yucel =subs %求巳知数擁的扳测位y-vpa(x,6)奄其中的石表示显不白位数字yuce=[x0(l)T diff(yucel)]%羔分运算,还原数据 epsiIon=-yuce%计算战羞作用:求累加数列、求ab 的值、求预测方程、求残差clc %清屏,以使结果独立显示x=[71.172.472.472.171.472.071.6]; format long ;%设置计算精度if length(x(:,1))==1%对输入矩阵进行判断,如不是一维列矩阵,进行转置变换x=x endM.I-JTVorhlllst 模型endfor j=1:n-1%计算数据矩阵B的第二列数据e(j,:)=1;endfor i=1:n-1%构造数据矩阵BB(i,1)=c(i,:);B(i,2)=e(i,:);endalpha=inv(B'*B)*B'*y;%计算参数矩阵即ab的值for i=1:n+1%计算数据估计值的累加数列,如改为n+1为n+m可预测后m-1个值ago(i,:)=(x(1,:)-alpha(2,:)/alpha(1,:))*exp(-alpha(1,:)*(i-1))+alpha( 2,:)/alpha(1,:);%显示输出预测值的累加数列endvar(1,:)=ago(1,: )for i=1:n%显示输出预测值%如改n为n+m-1,可预测后m-1个值var(i+1,:)=ago(i+1,:)-ago(i,:);%估计值的累加数列的还原,并计算出下一预测值endfor i=1:nerror(i,:)=x(i,:)-var(i,:);%计算残差endc=std(error)/std(x);%调用统计工具箱的标准差函数计算后验差的比值cago alpha var%显示输出预测值的累加数列%显示输出参数数列%显示输出预测值error %显示输出误差c %显示后验差的比值作用:数据处理判断是否可以用灰色预测、求级比、求累加数列、求ab的值、求预测方程clc,clearx0=[71.172.472.472.171.472.071.6]';%注意这里为列向量n=length(x0);lamda=x0(1:n-1)./x0(2:n)%计算级比range=minmax(lamda')%计算级比的范围x1=cumsum(x0)%累加运算B=[-0.5*(x1(1:n-1)+x1(2:n)),ones(n-1,1)];Y=x0(2:n);u=B\Y%拟合参数u(1)=a,u(2)=bx=dsolve('Dx+a*x=b','x(0)=x0');%求微分方程的符号解x=subs(x,{'a','b','x0'},{u(1),u(2),x0(1)})%代入估计参数值和初始值yuce1=subs(x,'t',[0:n-1]);%求已知数据的预测值y=vpa(x,6)%其中的6表示显示6位数字yuce=[x0(1),diff(yuce1)]%差分运算,还原数据。

灰色预测MATLAB程序

灰色预测MATLAB程序

灰色预测作用:求累加数列、求a b的值、求预测方程、求残差clc %清屏,以使结果独立显示x=[71.1 72.4 72.4 72.1 71.4 72.0 71.6];format long; %设置计算精度if length(x(:,1))==1 %对输入矩阵进行判断,如不是一维列矩阵,进行转置变换x=x';endn=length(x); %取输入数据的样本量z=0;for i=1:n %计算累加值,并将值赋予矩阵bez=z+x(i,:);be(i,:)=z;endfor i=2:n %对原始数列平行移位y(i-1,:)=x(i,:);endfor i=1:n-1 %计算数据矩阵B的第一列数据c(i,:)=-0.5*(be(i,:)+be(i+1,:));endfor j=1:n-1 %计算数据矩阵B的第二列数据e(j,:)=1;endfor i=1:n-1 %构造数据矩阵BB(i,1)=c(i,:);B(i,2)=e(i,:);endalpha=inv(B'*B)*B'*y; %计算参数矩阵即a b的值for i=1:n+1 %计算数据估计值的累加数列,如改为n+1为n+m可预测后m-1个值ago(i,:)=(x(1,:)-alpha(2,:)/alpha(1,:))*exp(-alpha(1,:)*(i-1))+alpha(2,:)/alp ha(1,:);%显示输出预测值的累加数列endvar(1,:)=ago(1,:) %显示输出预测值for i=1:n %如改n为n+m-1,可预测后m-1个值var(i+1,:)=ago(i+1,:)-ago(i,:); %估计值的累加数列的还原,并计算出下一预测值endfor i=1:nerror(i,:)=x(i,:)-var(i,:); %计算残差endc=std(error)/std(x); %调用统计工具箱的标准差函数计算后验差的比值cago %显示输出预测值的累加数列alpha %显示输出参数数列var %显示输出预测值error %显示输出误差c %显示后验差的比值作用:数据处理判断是否可以用灰色预测、求级比、求累加数列、求a b的值、求预测方程clc,clearx0=[71.1 72.4 72.4 72.1 71.4 72.0 71.6]'; %注意这里为列向量n=length(x0);lamda=x0(1:n-1)./x0(2:n) %计算级比range=minmax(lamda') %计算级比的范围x1=cumsum(x0) %累加运算B=[-0.5*(x1(1:n-1)+x1(2:n)),ones(n-1,1)];Y=x0(2:n);u=B\Y %拟合参数u(1)=a,u(2)=bx=dsolve('Dx+a*x=b','x(0)=x0'); %求微分方程的符号解x=subs(x,{'a','b','x0'},{u(1),u(2),x0(1)}) %代入估计参数值和初始值yuce1=subs(x,'t',[0:n-1]); %求已知数据的预测值y=vpa(x,6) %其中的6表示显示6位数字yuce=[x0(1),diff(yuce1)] %差分运算,还原数据。

灰色模型预测GM(1,1)MATLAB程序代码

灰色模型预测GM(1,1)MATLAB程序代码

灰色模型预测GM(1,1)MATLAB程序代码版权所有引用请注明出处function gmcal=gm1(x)%% 二次拟合预测GM(1,1)模型%x = [5999,5903,5848,5700,7884];sizexd2 = size(x,2);%求数组长度k=0;for y1=xk=k+1;if k>1x1(k)=x1(k-1)+x(k);%累加生成z1(k-1)=-0.5*(x1(k)+x1(k-1));%z1维数减1,用于计算Byn1(k-1)=x(k);elsex1(k)=x(k);endend%x1,z1,k,yn1sizez1=size(z1,2);%size(yn1);z2 = z1';z3 = ones(1,sizez1)';YN = yn1'; %转置B=[z2 z3];au0=inv(B'*B)*B'*YN;au = au0';afor = au(1);ufor = au(2);ua = au(2)./au(1);constant1 = x(1)-ua;afor1 = -afor;x1t1 = 'x1(t+1)';estr = 'exp';tstr = 't';leftbra = '(';rightbra = ')';strcat(x1t1,'=',num2str(constant1),estr,leftbra,num2str(afor1 ),tstr,rightbra,'+',leftbra,num2str(ua),rightbra) %输出时间响应方程k2 = 0;for y2 = x1k2 = k2 + 1;if k2 > kelseze1(k2) = exp(-(k2-1)*afor);endendsizeze1 = size(ze1,2);z4 = ones(1,sizeze1)';G=[ze1' z4];X1 = x1';au20=inv(G'*G)*G'*X1;au2 = au20';Aval = au2(1);Bval = au2(2);strcat(x1t1,'=',num2str(Aval),estr,leftbra,num2str(afor1),tstr,ri ghtbra,'+',leftbra,num2str(Bval),rightbra) %输出时间响应方程nfinal = sizexd2-1 + 1; %决定预测的步骤数5 这个步骤可以通过函数传入%nfinal = sizexd2 - 1 + 1;%预测的步骤数 1for k3=1:nfinalx3fcast(k3) = constant1*exp(afor1*k3)+ua;end%一次拟合累加值for k31=nfinal:-1:0if k31>1x31fcast(k31+1) = x3fcast(k31)-x3fcast(k31-1);elseif k31>0x31fcast(k31+1) = x3fcast(k31)-x(1);elsex31fcast(k31+1) = x(1);endendendx31fcast%一次拟合预测值for k4=1:nfinalx4fcast(k4) = Aval*exp(afor1*k4)+Bval;end%x4fcastfor k41=nfinal:-1:0if k41>1x41fcast(k41+1) = x4fcast(k41)-x4fcast(k41-1);elseif k41>0x41fcast(k41+1) = x4fcast(k41)-x(1);elsex41fcast(k41+1) = x(1);endendendx41fcast,x%二次拟合预测值%***精度检验p C************////////////////////////////////// k5 = 0;for y5 = xk5 = k5 + 1;if k5 > sizexd2elseerr1(k5) = x(k5) - x41fcast(k5);endend%err1%绝对误差xavg = mean(x);%xavg%x平均值err1avg = mean(err1);%err1avg%err1平均值k5 = 0;s1total = 0 ;for y5 = xk5 = k5 + 1;if k5 > sizexd2elses1total = s1total + (x(k5) - xavg)^2;endends1suqare = s1total ./ sizexd2;s1sqrt = sqrt(s1suqare);%s1suqare,s1sqrt%s1suqare 残差数列x的方差 s1sqrt 为x方差的平方根S1k5 = 0;s2total = 0 ;for y5 = xk5 = k5 + 1;if k5 > sizexd2elses2total = s2total + (err1(k5) - err1avg)^2; endends2suqare = s2total ./ sizexd2;%s2suqare 残差数列err1的方差S2Cval = sqrt(s2suqare ./ s1suqare);Cval%nnn = 0.6745 * s1sqrt%Cval C检验值k5 = 0;pnum = 0 ;for y5 = xk5 = k5 + 1;if abs( err1(k5) - err1avg ) < 0.6745 * s1sqrt pnum = pnum + 1;%ppp = abs( err1(k5) - err1avg )elseendendpval = pnum ./ sizexd2;pval%p检验值%arr1 = x41fcast(1:6)%预测结果为区间范围预测步长和数据长度可调整程序参数进行改进。

matlab灰色关联度计算

matlab灰色关联度计算

matlab灰色关联度计算
灰色关联度计算是一种用于分析变量之间关联程度的方法,常用于数据挖掘和预测分析中。

在MATLAB中,可以通过以下步骤进行灰色关联度计算:
1. 数据准备,首先,准备好需要分析的数据,确保数据的准确性和完整性。

2. 数据预处理,对数据进行预处理,包括数据清洗、归一化等操作,以便进行后续的灰色关联度计算。

3. 灰色关联度计算函数,MATLAB提供了灰色关联度计算的相关函数,例如graycoprops和graycomatrix等。

你可以使用这些函数来计算数据之间的灰色关联度。

4. 灰色关联度分析,利用灰色关联度计算函数,对数据进行灰色关联度分析,得到变量之间的关联度值。

5. 结果展示,最后,可以将灰色关联度分析的结果进行可视化展示,例如绘制关联度矩阵图或者相关性曲线图,以便更直观地理
解变量之间的关联程度。

需要注意的是,灰色关联度计算涉及到一些数学和统计知识,因此在进行计算时需要对数据和算法有一定的理解和把握。

希望这些步骤能够帮助你在MATLAB中进行灰色关联度计算。

matlab灰色关联初值化量纲化处理方法

matlab灰色关联初值化量纲化处理方法

matlab灰色关联初值化量纲化处理方法《MATLAB灰色关联初值化量纲化处理方法》一、概述MATLAB灰色关联初值化量纲化处理方法是一种用于将指标数据从跨地域、跨时间和跨行业的不同量纲转换为统一量纲标准的数据处理方法。

其原理是:灰色关联分析是一种基于模糊推理的系统,将原始数据作为输入,通过灰色关联分析计算出的系数作为输出,用于实现输入和输出量纲的转换。

灰色关联分析的基本思想是:通过灰色关联分析计算出的系数可以用来描述不同量纲的指标数据之间的关系,从而将不同量纲的指标数据进行统一量纲标准的处理。

二、MATLAB灰色关联初值化量纲化处理步骤1.首先,将原始数据输入MATLAB环境中,设置指标数据的最大值和最小值;2.设置初值,将指标数据标准化为范围[0,1],量纲化处理;3.计算灰色关联系数,使用MATLAB命令计算出灰色关联分析的系数;4.设置输出量纲,采用MATLAB命令设置指标数据的最大值和最小值,以及灰色关联分析的系数,实现量纲化处理;5.检验标准量纲,使用MATLAB命令检验指标数据是否满足统一量纲标准。

三、MATLAB灰色关联初值化量纲化处理优缺点(1)优点1. MATLAB灰色关联初值化量纲化处理方法具有较强的适用性,可以用于跨地域、跨时间和跨行业的指标数据处理;2.该方法具有较强的灵活性和可操作性,可以根据用户的实际需求,灵活设置指标数据的最大值和最小值,以及灰色关联分析的系数,从而实现量纲化处理;3.该方法具有较强的可靠性,用户可以根据计算出的灰色关联系数,使用MATLAB命令进行量纲化处理,从而实现输入和输出量纲的转换;4.该方法可以有效提高指标数据的精确度,从而提高实际应用的可靠性和准确性。

(2)缺点1.MATLAB灰色关联初值化量纲化处理方法运算速度较慢;2.该方法需要一定的统计学基础,计算出的灰色关联系数可能会受多种因素的影响,不一定准确;3.该方法可能会受到某些指标数据缺失或异常值的影响,从而影响量纲化处理的准确性。

Matlab学习系列28.-灰色关联分析

Matlab学习系列28.-灰色关联分析

28. 灰色(huīsè)关联分析一、灰色系统理论(lǐlùn)简介若系统的内部信息是完全已知的,称为白色(báisè)系统;若系统的内部信息是一无所知(一团漆黑),只能从它同外部的联系来观测研究,这种系统便是黑色系统;灰色系统介于二者之间,灰色系统的一部分信息是已知的,一部分是未知的。

灰色系统(xìtǒng)理论以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本(yàngběn)”、“贫信息”不确定型系统为研究对象,其特点是:(1)认为不确定量是灰数,用灰色数学来处理不确定量,使之量化,灰色系统理论只需要很少量的数据序列;(2)观测到的数据序列看作随时间变化的灰色量或灰色过程,通过鉴别系统因素之间发展趋势的相似或相异程度,即进行关联度分析;(3)通过累加生成和累减生成逐步使灰色量白化,从而建立相应于微分方程解的模型,从而预测事物未来的发展趋势和未来状态。

二、灰色关联度分析1. 要定量地研究两个事物间的关联程度,可以用相关系数和相似系数等,但这需要足够多的样本数或者要求数据服从一定概率分布。

在客观世界中,有许多因素之间的关系是灰色的,分不清哪些因素之间关系密切,哪些不密切,这样就难以找到主要矛盾和主要特性。

灰因素关联分析,目的是定量地表征诸因素之间的关联程度,从而揭示灰色系统的主要特性。

关联分析是灰色系统分析和预测的基础。

关联分析源于几何直观,实质上是一种曲线间几何形状的分析比较,即几何形状越接近,则发展变化趋势越接近,关联程度越大。

如下图所示:xt曲线A与B比较平行,则认为A与B的关联程度大;曲线C与A随时间变化的方向很不一致,则认为A与C的关联程度较小;曲线A与D相差最大,则认为两者的关联程度最小。

2. 关联度分析是分析系统中各因素关联程度的方法步骤:(1) 计算(jì suàn)关联系数设参考(cānkǎo)序列为比较(bǐjiào)序列为比较(bǐjiào)序列X i对参考(cānkǎo)序列X0在k时刻的关联系数定义为:其中,和分别称为两级最小差、两级最大差,称为分辨系数,越大分辨率越大,一般采用对单位不一,初值不同的序列,在计算关联系数之前应首先进行初值化,即将该序列的所有数据分别除以第一数据,将变量化为无单位的相对数值。

matlab 灰度算法 -回复

matlab 灰度算法 -回复

matlab 灰度算法-回复Matlab灰度算法在Matlab中,灰度算法是图像处理中应用最广泛的一种算法之一。

灰度图像通常被用于减少图像的复杂性,保留图像中的重要信息,同时提高图像处理的速度和效率。

本文将介绍Matlab中常用的灰度算法,以及如何逐步实现这些算法。

一、图像的灰度化图像的灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。

Matlab中提供了多种灰度化方法,比较常用的是平均值法和加权平均值法。

1. 平均值法平均值法是将RGB三个分量的平均值作为灰度值,公式如下:灰度值= (R + G + B) / 3在Matlab中,可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。

2. 加权平均值法加权平均值法是根据颜色对灰度的贡献程度不同,对RGB分量进行加权求和得到灰度值。

一般情况下,红色对灰度的贡献最高,绿色次之,蓝色最低。

公式如下:灰度值= 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B同样地,在Matlab中可以使用rgb2gray函数实现加权平均值法。

二、图像的灰度直方图灰度直方图是衡量图像亮度分布的工具。

它将图像中所有像素的灰度值分布在不同的亮度级别上,并统计每个亮度级别的像素数量。

在Matlab中,可以使用imhist函数计算图像的灰度直方图。

1. 计算灰度直方图matlabim = imread('image.jpg'); 读取图像gray_image = rgb2gray(im); 灰度化imhist(gray_image); 计算灰度直方图这段代码首先读取名为image.jpg的图像,然后将其转换为灰度图像gray_image,最后使用imhist函数计算灰度直方图。

2. 绘制灰度直方图matlabim = imread('image.jpg'); 读取图像gray_image = rgb2gray(im); 灰度化hist_array = imhist(gray_image); 计算灰度直方图bar(hist_array); 绘制直方图xlabel('灰度级别'); x轴标签ylabel('像素数量'); y轴标签title('灰度直方图'); 标题这段代码在计算灰度直方图的基础上,使用bar函数绘制直方图,然后通过xlabel、ylabel和title函数设置相应的标签和标题。

灰色关联模型 python代码

灰色关联模型 python代码

灰色关联模型 python代码(原创版)目录1.灰色关联模型概述2.Python 代码实现灰色关联模型3.灰色关联模型的应用示例正文一、灰色关联模型概述灰色关联模型是一种基于灰色系统理论的关联度评价方法,主要应用于分析变量之间的关联程度。

灰色系统理论是研究不确定性、非线性、不稳定系统的科学,它以部分信息作为依据,对系统的整体信息进行综合处理。

灰色关联模型是灰色系统理论的重要组成部分,具有较强的实用价值。

二、Python 代码实现灰色关联模型在 Python 中,我们可以使用 numpy 库来实现灰色关联模型。

以下是一个简单的示例:```pythonimport numpy as npdef gray_association(x, y):n = len(x)x = np.array(x)y = np.array(y)Correlation_matrix = np.zeros((n, n))for i in range(n):for j in range(n):if i == j:Correlation_matrix[i][j] = 1else:Correlation_matrix[i][j] = (x[i] -np.mean(x)) * (y[j] - np.mean(y))Min_correlation = np.min(Correlation_matrix)Max_correlation = np.max(Correlation_matrix)Grey_correlation = (Correlation_matrix - Min_correlation) / (Max_correlation - Min_correlation)return Grey_correlationif __name__ == "__main__":x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]y = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]result = gray_association(x, y)print("灰色关联度:", result)```三、灰色关联模型的应用示例灰色关联模型在实际应用中具有广泛的应用前景,例如在经济学、社会科学、生物学等领域。

模糊综合评价代码

模糊综合评价代码

附录2、各章节中编程计算的MatLab 程序2.1 模糊综合评判计算程序模糊综合评判的过程:○1、灰色关联分析,求权重(程序见Relation);○2、模糊聚类分析,划分等级(程序见F_class);○3、隶属度计算,求隶属函数(程序见Subjection和subject);○4、模糊综合评判,计算各单元等级(程序见F_judge)。

各步骤的程序如下:(1)Relation:灰色关联分析程序主程序:% 灰色关联分析:--母序列必须置为第一行!即x(1,:)clear;sq={'母指标','断层分维值','隔水层厚度','太会含水层水压','开采深度'}; m=5;n=81;fid=fopen('data1_no E_ZH.dat','r');X_t=fscanf(fid,'%g',[n m]); % 从数据文件读入数据。

fclose(fid);x=X_t';for i=1:mD(i,:)=initia_MAX(x(i,:),n);endfor i=1:m-1DT(i,:)=abs(D(1,:)-D(i+1,:));endmax=DT(1,1);min=DT(1,1);for i=1:m-1for j=1:nif max<DT(i,j)max=DT(i,j);elseif min>DT(i,j)min=DT(i,j);endendendyita=0.5;for i=1:m-1gama_t(i)=0;for j=1:nxigma(i,j)=(min+yita*max)/(abs(DT(i,j))+yita*max);gama_t(i)=gama_t(i)+xigma(i,j);endendgama(1)=1.0; % 母序列对自己的关联度总是为1。

disp(strcat(sq(1),'-to-',sq(1))),disp(gama(1))for i=1:m-1gama(i+1)=gama_t(i)/n;disp(strcat(sq(i+1),'-to-',sq(1))),disp(gama(i+1))enddisp('归一化处理如下:')gama_all=0;for i=1:mgama_all=gama_all+gama(i);endfor i=1:mweight(i)=gama(i)/gama_all;disp(sq(i)),disp(weight(i))end子程序:initia_MAX(X,n)function X1=initia_MAX(X,n)% 初始化,亦即无量纲化,对地质数据,采用最大值化为宜。

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灰色邓氏关联度分析
% P12 -- The Study on the Grey Relational Degree and Its Application function r1 = gld_deng(x)
s = size(x);
len = s(2);
num = s(1);
ro = 0.5;
for i = 1: num
x(i,:) = x(i,:)./x(i,1);
end
dx(num,len) = 0;
for i = 2 : num
for k = 1 : len
dx(i,k) = abs(x(1,k) - x(i,k));
end
end
max_dx = max(max(dx));
min_dx = min(min(dx));
r(1,1:len-1) = 1;
for i = 2 : num
for k = 1 : len
r(i,k) = (min_dx + ro*max_dx)/(dx(i,k) + ro*max_dx);
end
end
r1 = sum(r(2:num,:),2)/(len);
改进灰色绝对关联度分析
% P11 -- The Study on the Grey Relational Degree and Its Application function r1 = gld_gjjd(x)
s = size(x);
len = s(2);
num = s(1);
for i = 1: num
x(i,:) = x(i,:)./x(i,1);
end
dx(num,len-1) = 0;
for i = 1 : num
for j = 1 : len - 1
dx(i,j) = x(i,j+1) - x(i,j);
end
end
c = 1;
beta(1,1:len-1) = 0;
w(1,1:len-1) = 0;
for i = 2 : num
temp = sum(abs(x(i,:) - x(1,:)),2);
for k = 1 : len - 1
beta(i,k) = atan((dx(i,k) - dx(1,k))/(1 + dx(i,k)*dx(1,k)));
if beta(i,k) < 0
beta(i,k) = pi + beta(i,k);
end
w(i,k) = 1 - abs(x(i,k) - x(1,k))/temp;
end
end
r = c./(c + tan(beta./2));
wr = w.*r;
r1 = sum(wr(2:num,:),2)/(len - 1);
灰色绝对关联度分析
% P18 -- The Study on the Grey Relational Degree and Its Application function r1 = gld_jd(x)
s = size(x);
len = s(2);
num = s(1);
for i = 1: num
x(i,:) = x(i,:)./x(i,1);
end
dx(num,len-1) = 0;
for i = 1 : num
for j = 1 : len - 1
dx(i,j) = x(i,j+1) - x(i,j);
end
end
r(1,1:len-1) = 1;
for i = 2 : num
for k = 1 : len - 1
r(i,k) = 1/(1 + abs(dx(1,k) - dx(i,k)));
end
end
r1 = sum(r(2:num,:),2)/(len - 1);
灰色T型关联度分析
% P19 -- The Study on the Grey Relational Degree and Its Application function r1 = gld_t(x)
s = size(x);
len = s(2);
num = s(1);
dx(num,len-1) = 0;
for i = 1 : num
for j = 1 : len - 1
dx(i,j) = abs(x(i,j+1) - x(i,j));
end
d_x = sum(dx(i,:),2)/(len - 1);
x(i,:) = x(i,:)./d_x;
end
dx(num,len-1) = 0;
for i = 1 : num
for j = 1 : len - 1
dx(i,j) = x(i,j+1) - x(i,j);
end
end
r(1,1:len-1) = 1;
for i = 2 : num
for k = 1 : len - 1
if dx(1,k)*dx(i,k) == 0
r(i,k) = sign(dx(1,k)*dx(i,k));
else
r(i,k) = sign(dx(1,k)*dx(i,k))*min(abs(dx(1,k)),abs(dx(i,k))) / max(abs(dx(1,k)),abs(dx(i,k)));
end
end
end
r1 = sum(r(2:num,:),2)/(len - 1);
灰色斜率关联度分析
% P20 -- The Study on the Grey Relational Degree and Its Application function r1 = gld_xl(x)
s = size(x);
len = s(2);
num = s(1);
for i = 1: num
x(i,:) = x(i,:)./x(i,1);
end
dx(num,len-1) = 0;
for i = 1 : num
for j = 1 : len - 1
dx(i,j) = x(i,j+1) - x(i,j);
end
end
r(1,1:len-1) = 1;
for i = 2 : num
for k = 1 : len - 1
r(i,k) = 1/(1 + abs(dx(1,k)/x(1,k+1) - dx(i,k)/x(i,k+1)));
end
end
r1 = sum(r(2:num,:),2)/(len - 1);。

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