第四单元系统工程(应用).pptVIP

本次课内容： 学会用MATLAB工具进行预测。 第四章 系统预测-软件应用 1、利用Matlab软件进行回归分析 1.1 一元回归 [例1] 对变量t, y作回归分析，其中： t = ( 0, 0.3，0.8, 1.1, 1.6 2.3) y= (0.5 0.82 1.14 1.25 1.35 1.40) 第四章 系统预测 观察变量 t 和 y 之间的关系 MATLAB 操作： （1）打开MATLAB； （2）新建一个文件（注意文件名的后缀为.m）; （3）输入下面一段程序； 第四章 系统预测 %Matlab 程序 t=[0 0.3 0.8 1.1 1.6 2.3]; y=[0.5 0.82 1.14 1.25 1.35 1.40]; plot(t,y,o), grid on 第四章 系统预测 如果从图形曲线中我们发现变量t, y之间可能是一种多项式函数关系。 y=a0 + a1t +a2 t2 现在要用最小二乘法确定系数a0 ， a1 和a2 。 第四章 系统预测 %Matlab 程序 X=[ones(size(t)) t t .^2]; a=X\y; T=(0: 0.1: 2.5); Y1=[ones(size(T)) T T.^2]*a; waitforbuttonpress; clf; plot ( T,Y1,-, t , y, o) , grid on 第四章 系统预测 得到 a= 0.5318 0.9191 -0.2387 因此回归方程为： y=0.5318 + 0.9191t -0.2378 t2 第四章 系统预测 如果从图形曲线中我们发现变量t, y之间可能是一种线性参数（Linear-in-the-parameters）关系。 y= b0 + b1 e-t + b2 te-t 现在要用最小二乘法确定系数b0 ，b1 和b2 。 第四章 系统预测 %Matlab 程序 LP=[ones(size(t)) exp(-t) t.*exp(-t)]; b=LP\y; T=(0:0.1:2.5); Y2=[ones(size(T)) exp(-T) T.*exp(-T)]*b; waitforbuttonpress; clf; plot(T,Y2,-,t,y,o),grid on 第四章 系统预测 得到 b = 1.3974 -0.8988 0.4097 因此回归方程为： y= 1.3974 - 0.8988e-t +0.4097te-t 第四章 系统预测 1.2 多元回归分析 [例2] 假设y 随x1、x2变化，现得到观察数据如下： x1=[0.2 0.5 0.6 0.8 1.0 1.1]; x2=[0.1 0.3 0.4 0.9 1.1 1.4]; y=[0.17 0.26 0.28 0.23 0.27 0.24]; 第四章 系统预测 首先看原始数据三维图形。 %MATLAB程序 x1=[0.2 0.5 0.6 0.8 1.0 1.1]; x2=[0.1 0.3 0.4 0.9 1.1 1.4]; y=[0.17 0.26 0.28 0.23 0.27 0.24]; plot3(x1,x2,y,o),grid on 第四章 系统预测 二元回归模型为： y=c0 + c1x1 + c2 x2 现在要用最小二乘法确定系数c0 ，c1 和c2 。 第四章 系统预测 %Matlab 程序 X=[ones(size(x1)) x1 x2]; c=X\y; 第四章 系统预测 得到 c = 0.1018 0.4844 -0.2847 回归方程：y = 0.1018 + 0.4844x1- 0.2846 x2 第四章 系统预测—ANN 2、利用MATLAB预测实例 预测北京公交?2005年的客运量。 首先我们回顾预测的程序（步骤）。 第四章 系统预测 预测的程序 第四章 系统预测—ANN 第1步 ——确定预测的目的 目的明确: 预测北京公交——2005年的客运量，这里的客运量只包括北京公交总公司承担的客运量，不包括地铁的客运量。 第四章 系统预测—ANN 第2步——分析收集资料 初步考虑有以下四类因素影响北京公交的客运量: （1）公交内部生产要素水平； （2）能代替公交的其它出行方式； （3）北京的人口因素； （4）居民的收入与支出情况。 第四章 系统预测—ANN 这四类因素又可细分