微粒群算法结合灰色系统理论进行预测.zip

%调用兵团及浙江的农机总量预测 %2010-4-4 clear all clc %N=3 k=0; n=2; m=100; c1=2; c2=2; c=1; w=0.729; iter=1; itermax=1500;%gai1 wmax=1.4; wmin=0.35; vmax=2; x=-1+2*rand(m,n); %原来是产生25行2列的-1～1范围的随机数 v=2*rand(m,n);%产生25行2列的0～2范围的随机数 fid = fopen('xb.txt', 'r'); data = fscanf(fid, '%f',12); % 将1.txt中的21行数据以双精度读入 fclose(fid); w=wmax-iter*(wmax-wmin)/itermax; for i=1:m [f(i) t]=huise(data,x(i,:));%f(i)为预测值与原值之间误差的累计值，t为预测值 end pbx=x; pbf=f; [gbf i]=min(pbf); gbx=pbx(i,:); for i=1:m v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(pbx(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(gbx-x(i,:));%更改速度 for j=1:n if v(i,j)>vmax v(i,j)=vmax; elseif v(i,j)<-vmax v(i,j)=-vmax; end end %将每一行的速度限制在正负vmax之间 x(i,:)=x(i,:)+v(i,:); %更改位置 end %应该是初始化吧 while abs(gbf)>0.0001 && iter<=1500%gai2 for i=1:m [f(i) t]=huise(data,x(i,:)); end for i=1:m if f(i)<pbf(i) pbf(i)=f(i); pbx(i,:)=x(i,:); end end %在精度及代数未达要求是再次预测 [gbf i]=min(pbf); gbx=pbx(i,:); % if bianbie(f)<c % [gbx gbf]=hundun(data,gbx); % end w=wmax-iter*(wmax-wmin)/itermax; for i=1:m v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(pbx(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(gbx-x(i,:)); for j=1:n if v(i,j)>vmax v(i,j)=vmax; elseif v(i,j)<-vmax v(i,j)=-vmax; end end x(i,:)=x(i,:)+v(i,:); end iter=iter+1; end %到此while结束 a=gbx(1) % b=gbx(2) % f=abs(gbf)%相对误差绝对值之和 yuan=data yuce=t' T=length(data); pw=0; for i=1:T xdwc(1:T,1)=((yuan(1:T,1)-yuce(1:T,1))./yuan)*100 ;%相对误差 pw=pw+xdwc(i); end xdwc pw=pw/T %平均相对误差 figure(1) plotljz(data,t(1:T)); % %t;