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1、一、做散点图：clearall;x1=xlsread('18-24号时空分布.xls',1);x2=xlsread('18-24号时空分布.xls',2);x3=xlsread('18-24号时空分布.xls',3);x4=xlsread('18-24号时空分布.xls',4);x5=xlsread('18-24号时空分布.xls',5);x6=xlsread('18-24号时空分布.xls',6);x7=xlsread('18-24号时空分布.xls',7);form=1:64X=[x1(m),x2(m),x3(m),x4(m),x5(m),x6(m),x7(m)];%a-a交通
2、量一周数据序列mplot(X,'k-')%holdonfigureendxlabel('时间/天')ylabel('各小区之间交通量/辆')二：用灰色数列预测：G（1,1）模型预测：由于时空分布数据不呈现出一定的规律，比较适合使用灰色预测模型进行预测。clearall;x1=xlsread('18-24号时空分布.xls',1);x2=xlsread('18-24号时空分布.xls',2);x3=xlsread('18-24号时空分布.xls',3);x4=xlsread('18-24号时空分布.xls',4);x5=xlsread('18-24号时空分布.xls',5);x6=x
3、lsread('18-24号时空分布.xls',6);x7=xlsread('18-24号时空分布.xls',7);form=1:64mX=[x1(m),x2(m),x3(m),x4(m),x5(m),x6(m),x7(m)];%a-a交通量一周数据序列%对X数据序列作一次累加生成X1X1=zeros(1,7);X1(1)=X(1);fori=2:7X1(i)=X1(i-1)+X(i);endB=zeros(6,2);forj=1:6B(j,1)=-0.5*(X1(j+1)+X1(j));endB=[B(:,1),ones(6,1)];Yn=[X(2),X(3),X(4),X(5)
4、,X(6),X(7)];a=inv((B'*B))*B'*Yn';%最小二乘法求解系数a%X_k+1=(X(0)-a(2)/a(1))*e^(-a(1)*k+a(2)/a(1);X_y=zeros(1,9);k=1:8;X_1=(X(1)-a(2)/a(1))*exp(-a(1)*k)+a(2)/a(1)%建立GM(1,1)模型X_1=[X1(1),X_1];%预测fork=1:8X_y(k+1)=X_1(k+1)-X_1(k);endX_y(1)=X_1(1)plot(X,'k-')holdonplot(X_y,'r-')figuree=(X-X_y(1:7))./X%真值与预测
5、值得绝对误差delt_e=sum(e)/7%平均相对误差delt_e<0.01则精度为一级ss=0;ss1=0;fork=2:6ss=ss+(X(k)-X(1));ss1=ss1+(X_y(k)-X_y(1));ends=abs(ss+0.5*(X(7)-X(1)));s1=abs(ss1+0.5*(X_y(7)-X_y(1)));delt_s=abs(ss+0.5*(X(7)-X(1))-ss1-0.5*(X_y(7)-X_y(1)))w=(1+s+s1)/(1+s+s1+delt_s)%w为关联度,w>0.90关联度为一级。C=(mean((e-delt_e).^2)/mean
6、((X-mean(X)).^2))^0.5%均方差比C<0.35为一级endm=1X_1=1.0e+004*Columns1through61.39312.04092.70203.37674.06534.7681Columns7through85.48546.2175X_y=1.0e+003*Columns1through67.58506.34656.47736.61086.74716.8861Columns7through97.02817.17297.3208e=Columns1through600.1085-0.1189-0.09850.05000.0066Column70.0
7、155delt_e=-0.0052delt_s=52.2662w=0.9950C=1.2183e-004m=2X_1=1.0e+004*Columns1through60.32700.49210.65200.80710.95741.1031Columns7through81.24441.3813X_y=1.0e+003*Columns1through61.56801.70241.65021.59971.55071.5032Columns7through91.45721
