Wangzx的博客

灰色预测模型及MATLAB实例推荐下面的:https://www.cnblogs.com/somedayLi/p/9543202.html

matlab三次样条插值代码function y=yangtiao()x0=[2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017];y0=[41462 28969 32251 47694 32265 27819 33539 36994 ];%VA% x=2010:1:2017;% y2=interp1(x0,y0,x)% y3=interp1(x0,y0,x...

matlab灰色预测关联度function y=guanlian()% x = [41462, 28969, 32251, 47694, 32265, 27819, 33539, 36994];%x=xlsread('Statetotal.xlsx')x=xlsread('StateTotalyuce.xlsx')n1=size(x,1);for i=1:n1x(i,:)=x(i,:...

把这些矩阵整合成一个矩阵，然后一次性写入。b=[];for i=1:10 a=ones(3,2)*rand; b=[b;a];endxlswrite('a.xls',b,'sheet1','A1');如下图所示:每次保留一行,先汇成矩阵在一起保存到文件中...

matlab主成分分析clc,clearload sn.txt %把原始的x1,x2,x3,x4,y的数据保存在纯文本文件sn.txt中 [m,n]=size(sn);x0=sn(:,1:n-1);y0=sn(:,n);r=corrcoef(x0) %计算相关系数矩阵xb=zscore(x0); %对设计矩阵进行标准化处理yb=zscore(y0); %对y0进行标准化处理 %以下命...

function y=gm()%??????a(????)?b(????)syms a b;c = [a b]';%???? AA = [41462, 28969, 32251, 47694, 32265, 27819, 33539, 36994];%VA% A2=[70999 71282 85415 93747 101423 109150 115276 119349];%OH% ...

matlab之灰色关联分析法https://blog.youkuaiyun.com/m0_37286282/article/details/79183333

matlab主成分分析代码function y=zhuchengfenfenxi()clc,cleargj=xlsread('RES2016-zhuchengfen.xlsx');%把原始数据保存在纯文本文件gj.txt中 gj=zscore(gj); %数据标准化r=corrcoef(gj); %计算相关系数矩阵%下面利用相关系数矩阵进行主成分分析，x的列为r的特征向量，即主成分的系...