全國大學生數(shù)學建模競賽A題優(yōu)秀論文模板

1、2006高教社杯全國大學生數(shù)學建模競賽承 諾 書我們仔細閱讀了中國大學生數(shù)學建模競賽的競賽規(guī)則.我們完全明白，在競賽開始后參賽隊員不能以任何方式（包括電話、電子郵件、網(wǎng)上咨詢等）與隊外的任何人（包括指導教師）研究、討論與賽題有關(guān)的問題。我們知道，抄襲別人的成果是違反競賽規(guī)則的, 如果引用別人的成果或其他公開的資料（包括網(wǎng)上查到的資料），必須按照規(guī)定的參考文獻的表述方式在正文引用處和參考文獻中明確列出。我們鄭重承諾，嚴格遵守競賽規(guī)則，以保證競賽的公正、公平性。如有違反競賽規(guī)則的行為，我們將受到嚴肅處理。我們參賽選擇的題號是（從A/B/C/D中選擇一項填寫）： 我們的參賽報名號為（如果賽區(qū)設置報名

2、號的話）： 所屬學校（請?zhí)顚懲暾娜?參賽隊員 (打印并簽名) ：1. 2. 3. 指導教師或指導教師組負責人 (打印并簽名)： 日期： 年 月 日賽區(qū)評閱編號（由賽區(qū)組委會評閱前進行編號）：2006高教社杯全國大學生數(shù)學建模競賽編 號 專 用 頁賽區(qū)評閱編號（由賽區(qū)組委會評閱前進行編號）：賽區(qū)評閱記錄（可供賽區(qū)評閱時使用）：評閱人評分備注全國統(tǒng)一編號（由賽區(qū)組委會送交全國前編號）：全國評閱編號（由全國組委會評閱前進行編號）：出版社的資源配置摘 要資源配置是出版社每一年都需要做的重要決策，它直接關(guān)系到該出版社當年的經(jīng)濟利益和長遠的發(fā)展戰(zhàn)略。由于市場信息（主要是需求和競爭力）的不完全，企業(yè)

3、自身的數(shù)據(jù)收集和積累也不足，資源配置會很復雜。本文針對出版社向9個分社分配書號問題，提出了以量化分析為基礎(chǔ)的書號配制方案，并向出版社提供了有益的發(fā)展建議。首先對數(shù)據(jù)進行了兩個方面的處理分析，分別為教材滿意度和市場信息分析。其中市場信息分析包括2006年單位書號的銷售量的預測和對產(chǎn)品強勢度的預測。我們從數(shù)據(jù)中提取并計算出了A出版社所屬的72門課程的單位書號的銷售數(shù)量和往年的產(chǎn)品市場強勢度。由于年代很少，我們引入了對原始數(shù)據(jù)的長度要求不大的灰色預測模型GM（1,1），對滿意度、強勢度、單位書號的銷售量，預測出了較合理地數(shù)據(jù)。根據(jù)問題分析我們建立了以經(jīng)濟效益最大化、滿意度最大、強勢產(chǎn)品支持力度最大為

4、目標函數(shù)的多目標規(guī)劃模型，在求解過程中，用層次分析法對三個目標賦予權(quán)重，并對其一致性進行檢驗，然后用Lingo軟件得到最優(yōu)解。關(guān)鍵詞：多目標規(guī)劃，層次分析，灰色預測，滿意度，強勢產(chǎn)品一、問題的提出出版社的資源主要包括人力資源、生產(chǎn)資源、資金和管理資源等，它們都捆綁在書號上，經(jīng)過各個部門的運作，形成成本和利潤。某個以教材類出版物為主的出版社，總社領(lǐng)導每年需要針對分社提交的生產(chǎn)計劃申請書、人力資源情況以及市場信息分析，將總量一定的書號數(shù)合理地分配給各個分社，使出版的教材產(chǎn)生最好的經(jīng)濟效益。由于各個分社提交的需求書號總量遠大于總社的書號總量，因此總社一般以增加強勢產(chǎn)品支持力度的原則優(yōu)化資源配置。資源

5、配置完成后，各個分社（分社以學科劃分）根據(jù)分配到的書號數(shù)量，再重新對學科所屬每個課程作出出版計劃，付諸實施。資源配置是總社每年進行的重要決策，直接關(guān)系到出版社的當年經(jīng)濟效益和長遠發(fā)展戰(zhàn)略。由于市場信息（主要是需求與競爭力）通常是不完全的，企業(yè)自身的數(shù)據(jù)收集和積累也不足，這種情況下的決策問題在我國企業(yè)中是普遍存在的。根據(jù)這些數(shù)據(jù)資料，利用數(shù)學建模的方法，在信息不足的條件下，提出以量化分析為基礎(chǔ)的資源（書號）配置方法，給出版社一個明確的分配方案，向出版社提供有益的建議。二、問題的分析本題主要對A出版社進行分析，總社一共有500個書號數(shù)，需要合理的分配給9個分社，9個分社要把書號分給72個不同的課程

6、。這是一個目標規(guī)劃問題，總社以增加強勢產(chǎn)品支持力度的原則優(yōu)化資源配置，使得出版社的教材產(chǎn)生最好的經(jīng)濟效益，因此我們把經(jīng)濟效益最大化作為其中的一個目標函數(shù)。而利潤是不能夠直接計算的，因為本題并沒有涉及到成本的計算，而題目中又已經(jīng)給出版社在定價時保持對所有教材利潤率同一，在此原則上制定的教材單價，所以我們就可以直接用利潤率、銷售單價和銷售數(shù)量來表示利潤。總社分配書號的依據(jù)是分社提交的生產(chǎn)計劃申請表、人力資源狀況以及市場信息分析。其中06年的各個分社的申請書號數(shù)在附件中已經(jīng)給出，這是需求約束；人力資源細目也是可以在附件5中計算出來，這是人力約束；市場信息分析主要是指對消費者對產(chǎn)品的整體評價和出版社出

7、版的不同類型的教材時在消費者心里的地位的分析，因為消費者對產(chǎn)品的滿意度評價往往是影響產(chǎn)品銷量的決定性因素，考慮消費者的心理反應定義了產(chǎn)品的“滿意度”，在下面的論文中會給出其計算公式；同時，對市場競爭力的分析中，還存在“強勢度”（下面論文中會給出）對產(chǎn)品銷售量的影響，而強勢產(chǎn)品對出版社長遠發(fā)展戰(zhàn)略有著很重要的影響。所以我們做了對產(chǎn)品強勢度、滿意度的數(shù)據(jù)處理，同時利用層次分析法對產(chǎn)品強勢度和滿意度的權(quán)重做了分析和計算，使多目標函數(shù)的求解轉(zhuǎn)化為單目標的求解，降低了求解難度，使模型有了更好的推廣價值。 三、基本假設1.假定同一課程不同書目價格差別不大，同時銷售量相近；2.該出版社在定價時保持對所有教材

8、利潤率同一，在此原則上制定教材單價；3.為保持工作連續(xù)性和對各分社計劃一定程度上的認可，A出版社在分配書號時至少保證分給各分社申請數(shù)量的一半；4. 暫不考慮新的人力資源計劃，工作能力指每人每年最多能夠完成的書號個數(shù)，保持不變。四、定義符號說明：第j門課程實際分配到的書號數(shù) ：第j門課程申請的書號數(shù)：第j門課程的課程均價：第j門課程單位書號的預測銷售數(shù)量：第i個分社的工作能力：第i個分社對應的學科所屬的課程數(shù)：第j門課程的消費者滿意度：第i個分社所屬教材類別的市場強勢度：每種教材的利潤率：第i個分社所屬課程的最小編號：第i個分社所屬課程的最大編號五、模型的分析、建立5.1教材滿意度的分析與預測在

9、問卷調(diào)查中，給出了對教材的滿意度評價指標包括四項：教材內(nèi)容新穎，保持學術(shù)前沿水平；教材的作者是相應領(lǐng)域的權(quán)威，所以課程理論基礎(chǔ)扎實；教材印刷及排版質(zhì)量；教材價格。并且是按照5分制評分的，我們把每個課程四項指標的權(quán)重看做相同的，則它們的分數(shù)之和越大看作是消費者對該課程的滿意度越高。另外我們定義滿意度=首先，我們從給出的數(shù)據(jù)附件2中篩選出A出版社9個分社2001年2005年的滿意度。以機械類教材為例，計算滿意度： 為以往5年的平均滿意度，即：0.5592，0.5942，0.6545，0.6689，0.7881；5年滿意度之和的均值為：0.6530其它9類教材的滿意度以相同的方法處理，具體如下表：.

10、滿意度平均值出版社經(jīng)管地理機械外語計算機環(huán)境兩課化學數(shù)學滿意度0.28140.76840.65300.06710.14030.69200.24530.379200.57822006年滿意度預測出版社經(jīng)管地理機械外語計算機環(huán)境兩課化學數(shù)學06預測0.33380.79730.76910.09020.17190.85160.24660.20730.24665.2市場信息分析由往年數(shù)據(jù)預測06年第j類教材單位書號的銷售量 由于出版社在定價時保持對所有教材利潤率同一，所以經(jīng)濟效益就由總的銷售額決定。而總銷售額又是由銷售量、平均單價決定。我們要配置的資源是書號，所以如果要建立模型，首先要考慮到的就是建立書

11、號和銷售量之間的關(guān)系。我們根據(jù)給出的調(diào)查數(shù)據(jù)附件3中對計劃銷售量和實際銷售量的計算說明“計劃銷售量”表示由各門課程申請的書號數(shù)計算的總銷售量，“實際銷售量”表示由分配到的書號數(shù)計算的總銷售量”，可以發(fā)現(xiàn)每一年中：20012005年中，每個科目的實際銷售量和分配到的書號數(shù)是已知的，則每一年72個課程的單位書號銷售量為對于一個課程的單位書號來說，對應的教材銷售量是隨時間不斷變化的，一般呈現(xiàn)線性遞增的趨勢。以C+程序設計為例：年份20012002200320042005實際銷售量12401243185026412692分配書號數(shù)1011121112單位書號銷量124113154.1666667240

12、.0909091224.3333333用EXCEL軟件中的FORECAST函數(shù)直接預測出2006年的單位書號銷售量為269.4454545，近似為269。其它教材單位書號的銷售量以相同的方法處理，具體見附錄表2強勢度的分析與預測本題中，我們發(fā)現(xiàn)在消費者心中出版社的地位可以歸結(jié)為和滿意程度評分的標準是一樣的，將其作為分數(shù)來計算。我們定義強勢度為針對每一類教材，該出版社在消費者心中的地位以及消費者對其滿意程度的評價，為9類教材每類每年的強勢度，我們計算出每一類教材的滿意度，則： 為了方便計算，我們?nèi)?，由?類教材中5年的強勢度數(shù)據(jù)比較少，正好適合灰色預測模型中的少量數(shù)據(jù)來預測未來數(shù)據(jù)的特點，所以我

13、們選取灰色模型中的GM(1,1)來進行2006年的強勢度預測。（1） 級比檢驗：我們選取區(qū)中的一種大類，經(jīng)管類建立強勢度關(guān)于時間的原始序列如下:=（0.2571,0.2572,0.2911,0.2960,0.3134）1.求級比 （）得到 2.級比判斷可容覆蓋()=(0.716531,1.395612),可知（k=2，5） (0.716531,1.395612),則數(shù)列可以作為模型GM(1,1)的數(shù)據(jù)進行灰色預測。同理根據(jù)此公式建立其他八種大類的級比檢驗如下表：地理地質(zhì)機械類外語類計算機類環(huán)境類兩課類化學化工類數(shù)學類0.9858210.9416611.0240961.1520511.15205

14、10.8685030.8929090.9962750.9786710.9104550.9880950.9066370.9066370.9865511.22271.005171.0299060.9775550.8258430.8155860.8155860.9537681.0788110.970080.9463990.8539480.9058521.1304641.1304640.9069321.2663780.971928 所以他們都滿足灰色預測的初始條件，所以可以用灰色模型來進行預測。(2)建立經(jīng)管類教材強化四度的GM(1,1) 模型對數(shù)據(jù)列式（式子代號最后寫上）=（0.2571,0.257

15、2,0.2911,0.2960,0.3134）做1次累加生成數(shù)列=（0.2571,0.5143,0.8054,1.1014,1.4148）求均值數(shù)列則 （）建立灰微分方程為： （）相應白化微分方程為 （）記，則有Y=uB。由最小二乘法，求得使達到最小值的 （）求解白化微分方程方程得： （）通過MATLAB程序編寫代碼代入式（）得： （）由此模型得出經(jīng)管類的預測數(shù)據(jù)如下表:200120022003200420052006實際值0.56170.56380.56090.57820.5949預測值0.25710.26420.28030.29740.31560.3348（3）誤差分析：以下我們算出經(jīng)管類

16、預測值與原始值之間的殘差，檢驗2001-2005年的模型預測數(shù)據(jù)與實際值之間的吻合程度：年份20012002200320042005殘差00.007-0.01080.00140.0021由此可見， <0.05，殘差較小。因此，此預測模型具有一定的可信性，可以作為我們預測經(jīng)管類2006年強勢度的預測模型。下表是其他八種的殘差年份20012002200320042005地理地質(zhì)0-0.0014-0.00920.0222-0.0117機械類殘差0-0.006-0.0110.0325-0.018外語類0-0.00230.0036-0.0013-0.0004計算機00.00560.0022-0.0

17、1890.0111環(huán)境0-0.01980.02340.0045-0.0106兩課0-0.0080.00630.0092-0.0079化學化工00.0097-0.0015-0.04210.0436數(shù)學0-0.0060.00790.0017-0.0036其均小于0.05，所以通過檢驗，即可以作為預測模型。具體結(jié)果見附錄表2，程序代碼見附錄3 5.3模型的目標函數(shù)的確立總社要求以增加強勢產(chǎn)品支持力度的原則優(yōu)化資源配置，使得出版社的教材產(chǎn)生最好的經(jīng)濟效益，因此（1）我們把經(jīng)濟效益最大化作為目標函數(shù)。而利潤是不能夠直接計算的，因為本題并沒有涉及到成本的計算，而題目中又已經(jīng)給出版社在定價時保持對所有教材利

18、潤率同一，在此原則上制定的教材單價，所以我們就可以直接用利潤率、銷售單價和銷售數(shù)量來表示利潤。利潤率和銷售單價題目中的調(diào)查數(shù)據(jù)已經(jīng)給出，至于銷售數(shù)量，前面我們討論了銷售數(shù)量和書號數(shù)之間的關(guān)系，銷售數(shù)量=書號數(shù)*單位書號數(shù)的銷售量，書號數(shù)是本題中的變量，單位書號數(shù)的銷售量前面已經(jīng)計算求出。目標函數(shù)為： （2）滿意度最大化作為目標函數(shù)： （3）強勢度最大化作為目標函數(shù)： 5.4模型約束條件的確立（1）書號數(shù)的約束：出版社每年分到的書號總量是一定的； （2）生產(chǎn)計劃申請的約束：每個分社實際分得的書號數(shù)不得小于其申請量的一半； （3）人力資源的約束：分社的人力資源包括策劃、編輯和校對三部分人員，對人員

19、能力的衡量以平均每人處理書號的個數(shù)而定。而三部分人員的工作互不交叉，因此，資源配置時，分社獲得的書號數(shù)量應該在每一部分人員都能夠處理的范圍之內(nèi)，即小于三者工作能力中的最小值； （4）書號數(shù)這一變量是整數(shù)：是正整數(shù) 5.5模型的最終確立目標函數(shù)： 六、模型的求解與檢驗由于我們建立的模型是多目標函數(shù)，不能方便的求出最優(yōu)解，而層次分析法（AHP法）是解決多目標的復雜問題的定性與定量相結(jié)合的決策分析法，我們可以將目標函數(shù)按照不同層次組合，形成一個多層次的分析結(jié)構(gòu)模型，從而確定它們的權(quán)值。6.1將目標函數(shù)分為不同的3個層次：最高層是經(jīng)濟效益最大化，中間層是滿意度，最底層為強勢度6.2構(gòu)造判斷矩陣按照判斷

20、矩陣元素的標度方法列出矩陣： A= ，對每一行的元素乘積并三次開根號處理得到的矩陣為，對其進行歸一化處理得到權(quán)重矩陣B=，那么計算其特征值，最大特征根為。6.3一致性檢驗：一致性指標，通過查表，隨機一致性指標為,一致性比率,通過一致性檢驗，故權(quán)重矩陣可以被使用。6.4將權(quán)重系數(shù)帶入到目標規(guī)劃模型中：現(xiàn)在就將其轉(zhuǎn)變?yōu)榱藛文繕撕瘮?shù)，在Lingo軟件上運行（Lingo程序見附錄4），結(jié)果為：課程名書號數(shù)課程名書號數(shù)課程名書號數(shù)課程名書號數(shù)1910419628329118204291232124216306431322219314053144233532268153244332761632512341

21、183176261735498188276368課程名書號數(shù)課程名書號數(shù)課程名書號數(shù)課程名書號數(shù)37346855464838647105646523954814572664403499582678414502594685421051560569443852166147034410534628712456548634724分社計算機經(jīng)管數(shù)學英語兩課機械化工地質(zhì)環(huán)境書號5548120847244213026給出版社的建議：該出版社是以教材類產(chǎn)品為主要的盈利來源，從教育事業(yè)的角度來看問題，出版社不應該把贏利作為首要的目標，從消費者的消費心理出發(fā)，出版社應該充分重視顧客的滿意度，以合理的價格提高產(chǎn)品和

22、出版社在消費者心目中的地位，這樣才能逐步擴大企業(yè)在市場中的競爭力度。其次，要長遠發(fā)展，我們認為要把目前在市場上強勢度大的一些類別的教材的市場競爭力度保持好甚至可以提高。七、模型推廣本文中，我們對于單位書號的銷售量的計算和預測中，僅僅是通過往年的銷售量和書號數(shù)來計算，可能忽視了每一個課程的強勢度和單位定價對銷售量的的影響。如果可以把課程的單位定價和強勢度考慮進去，那么會得到更加精準的k值，使得分配方案更加優(yōu)化，模型可以從這個方面繼續(xù)進行下去；八、模型的評價與改進我們在定義強勢度的時候引入了出版社在人們心目中的地位，產(chǎn)品滿意度等條件，而不是單單的利用市場占有率來界定，更加符合出版社的長遠發(fā)展，沒有

23、單一的追求市場占有率，而是以增加產(chǎn)品強勢度為目標，同時兼顧經(jīng)濟利益最大化，這樣更加有利于出版社的長久發(fā)展。我們在對滿意度的處理時采取了平均處理，較好的排除了由于意外因素對結(jié)果的不準確影響，同時利用灰色預測模型對2006年做了預測，使出版社更好的了解不同教材種類在人們心中的滿意度，這樣就對下一年的書號分配以及出版社的長遠打算奠定了基礎(chǔ)。在對強勢度的處理時，我們重點做了預測方面的計算和檢驗，使強勢度的參考意義更大，同時模型也更加準確，結(jié)果更加令人信服。通過對滿意度，強勢度的分析，同時引入層次分析法對這三個目標函數(shù)的權(quán)重做了量化，并進行了一致性檢驗，使該模型的應用更有價值，利于對出版社效益的量化評價

24、，對出版社的長遠發(fā)展有比較好的參考作用。參考文獻：1 灰色系統(tǒng)理論及其應用 第二版，劉思峰 郭天榜 黨耀國等 著，科學出版社 19992 多目標規(guī)劃有效性理論，胡毓達，上?？茖W技術(shù)出版社，1994-113數(shù)學建模與數(shù)學實驗趙靜北京：高等教育出版社，2000；4 XXX，附件表1：06年單位書號銷售量的預測值課程代號2001年2002年2003年2004年2005年2006年1124113154.1667240.0909224.3333269.44552180.9155.0909223.4167274.8333327.25356.0309333.

25、3333392.557.5382.5101.3333261.233346069.7562.66667136.6667202.75212.0917548.6666760.3333349.7597.25139.6667144.80836111.498.18182118.75168.8243.5455248.60827280.25296.125316.7778354458.8889465.7542862.6666761.3333395.7539.666677970.983339223.1205235.3636303.8355373.232710148.25162161.1667243361.6367

26、.513311650522.8629.7143915.66671270.41287.81612780.3333726.66679241483.6671656.6671867.16713140104.75168.2322337.3333398.031714292.6667344.3333454.3333416.3333943.5902.333315168.3333161.5339415.6667262.8402.3916290.3333270.25317548494589.441717313.25543565.6667696.75713852.308318308328.4286379432.14

27、29521.8333553.2952191723.25206021073643.6672416.63281.21320285.75508364.25526.2511421084.47521386.3333511.2558.1667549.5674.5720.3322348.2857412.3462502.96694.88747.56865.5311234091.9144137.0564823.6866175.7227706.3068167.17124520619547.578611421146.225643.2353489.8095699.66671133.251298.5331439.112

28、6964.259721220.811408.5652286.9092295.07227210.6234.8304428.5544.8571603.21572879.75110.6667107.2283415451.973329265.7333286.5714400.8125415425.6875493.262301873.28616231854.2222042.92665.52613.0831219.175311.7406.8929480.75642.0769716.57513288.2171233178.8438434.023333.33333183223269733733.86673410

29、5.4122.8125130.5625265.5235.9444293.176835134.4104.3333247.25293385.1667439.8936134.8147216.8571186.6667246.25265.08483733.3333344.25116.759654.697.2716738124.2147253544530.75682.8239114.5109.5150.5219.3333300.8571323.70244057.6666751.689.6166.6667253275.426741959.751120.2521883439.544305205.4254224

30、61.8573007.7144046.57147836518.57130.1431871.21785.8333962.25248972726927.487442396.8332322.7142950254434.424455154.2550928304.3331957313888.3319987.134627372675.42932273299.756860.46421.252471500.751813.8572180.16727223583.8573882.4334814171205.81414.51211.7781276.91222.92949255278.636

31、4305.1667386.4615596.0769601.262502033.33333100132217.5248.666751894614.3333545425.3333563353.033352285.8308.4615443.75511.2710.1767.263853299.6316443893.33331023.6671202.7654240278.5714361.6667704848.6979.3562555061.33333100273841803.166756119.2192.25251445715777.79557159.6142.4225.5396.3333357.545

32、1.18675833.3333363.6666771177.5137192.8559256.6667257375.6667664.5677820.616760215.1667194329.6667361.1429385449.038161296.6667265244.25249240.6667220.716762292.5355.75415.75407.2574.4593.69563317.5306.2408.5389.2543.6553.5664315409.4504.8472.6667711.4739.47336584.33333116.5153128253251.616766632101

33、3855.33331089.3331361.3331450.767227.25275.75348361520547.62568225.3333260.4264.5305426.5430.426769237.5351.8378375.6667550.8333573.927077106.6104.3333166.8346.8340.246771148443189.3333379.5604.5607.716772474.51182125010191263.51462.3表2：強勢度的預測經(jīng)管類地理地質(zhì)類機械外語實際預測實際預測實際預測實際預測010.25710.25710.75090.75090.5

34、6010.56010.05950.0595020.25720.26420.76170.76030.59480.58880.05810.0558030.29110.28030.77830.76910.65330.64240.05880.0624040.2960.29740.75570.77790.66830.70080.07120.0699050.31340.31560.79850.78690.78260.76460.07860.0782060.33480.79590.83410.0875計算機環(huán)境兩課化學化工類數(shù)學類實際預測實際預測實際預測實際預測實際預測010.14320.14320.680

35、70.68070.30580.30580.43190.43190.56170.5617020.12430.130.63080.6110.35210.34410.48370.49350.56380.5579030.13710.13920.64170.66510.35690.36320.39560.39410.56090.5688040.16810.14920.71940.7240.37420.38340.36670.31470.57820.5799050.14870.15980.79860.7880.41260.40470.20760.25130.59490.5912060.17120.8578

36、0.42720.20060.6028附錄3：灰色預測代碼以機械類為例：function gm(x); x= 0.55920.59420.65450.66890.7881 format short; %設置計算精度 if length(x(:,1)=1 %對輸入矩陣進行判斷,如不是一維列矩陣,進行轉(zhuǎn)置變換 x=x' end; n=length(x); %取輸入數(shù)據(jù)的樣本量 z=0; for i=1:n %計算累加值,并將值賦與矩陣be z=z+x(i,:); be(i,:)=z; end for i=2:n %對原始數(shù)列平行移位 y(i-1,:)=x(i,:); end for i=1:

37、n-1 %計算數(shù)據(jù)矩陣B的第一列數(shù)據(jù) c(i,:)=-0.5*(be(i,:)+be(i+1,:); end for j=1:n-1 %計算數(shù)據(jù)矩陣B的第二列數(shù)據(jù) e(j,:)=1; end for i=1:n-1 %構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣B B(i,1)=c(i,:); B(i,2)=e(i,:); end alpha=inv(B.'*B)*B.'*y; %計算參數(shù)、矩陣 for i=1:n+6 %計算數(shù)據(jù)估計值的累加數(shù)列,如改n+1為n+m可預測后m-1個值 ago(i,:)=(x(1,:)-alpha(2,:)/alpha(1,:)*exp(-alpha(1,:)*(i-1)+al

38、pha(2,:)/alpha(1,:); end var(1,:)=ago(1,:) for i=1:n+5 %如改n為n+m-1,可預測后m-1個值 var(i+1,:)=ago(i+1,:)-ago(i,:); %估計值的累加數(shù)列的還原,并計算出下一預測值 end for i=1:n error(i,:)=var(i,:)-x(i,:); %計算殘差 end c=std(error)/std(x); %調(diào)用統(tǒng)計工具箱的標準差函數(shù)計算后驗差的比值c ago %顯示輸出預測值的累加數(shù)列 alpha %顯示輸出參數(shù)、數(shù)列 var %顯示輸出預測值 error %顯示輸出誤差 c %顯示后驗差的比

39、值c附錄4：sets:s6/1.6/:u;s8/1.8/:l;s9/1.9/:h;s10/1.10/:v;s72/1.72/:p,x,y,k,m,q;endsetsdata:y=18 18 4 6 6 16 12 6 16 8 8 4 44 6 6 68 6 4 1238 52 8 24 34 12 6 24 12 40 4 2 22 8 166 6 10 64 10 8 10 6 8 1214 18 410 16 48 4 4 4 4 4 10 88 8 8 44 8 10 86 4 4;p=25.8 25.5 28.0 26.0 24.7 25.6 27.0 22.9 25.9 24.5

40、26.4 27.3 24.9 27.5 23.5 23.5 25.7 32.9 31.5 35.3 21.0 20.2 24.8 19.6 18.6 23.3 13.1 18.4 22.5 25.7 34.4 18.7 33.0 20.6 27.9 21.4 11.4 31.3 23.5 32.3 14.7 18.8 26.6 16.7 13.4 14.8 17.5 24.2 22.5 32.3 20.8 21.6 23.0 35.4 20.0 23.6 25.6 28.0 18.9 26.7 21.5 32.4 24.0 23.8 18.2 22.7 37.5 22.2 20.7 22.7

41、24.3 32.2;k=269.45 356.03 261.23 212.09 144.81248.61465.7570.98373.23367.511287.821867.17398.03902.33402.39589.44852.31553.33281.211084.48720.33865.538167.171146.21439.112295.07603.22451.97493.262613.08716.58434.02733.87293.18439.89265.0897.27682.82323.7275.435205.437130.16927.494434.4219987.136421.

42、253882.431222.93601.26248.67353.03767.261202.76979.36803.17777.8451.19192.85820.62449.04220.72593.7553.56739.47251.621450.7547.63430.43573.92340.25607.721462.3;q=0.17120.17120.17120.17120.17120.17120.17120.17120.17120.17120.33480.33480.33480.33480.33480.33480.33480.33480.33480.33480.60280.60280.6028

43、0.60280.60280.60280.60280.60280.60280.60280.08750.08750.08750.08750.08750.08750.08750.08750.08750.08750.42720.42720.42720.42720.42720.42720.42720.42720.83410.83410.83410.83410.83410.83410.20060.20060.20060.20060.20060.20060.79590.79590.79590.79590.79590.79590.85780.85780.85780.85780.85780.8578;m=0.1

44、7190.17190.17190.17190.17190.17190.17190.17190.17190.17190.33380.33380.33380.33380.33380.33380.33380.33380.33380.33380.60880.60880.60880.60880.60880.60880.60880.60880.60880.60880.09020.09020.09020.09020.09020.09020.09020.09020.09020.09020.24660.24660.24660.24660.24660.24660.24660.24660.84120.84120.84120.84120.84120.84120.15150.15150.15150.15150.15150.15150.79730.79730.79730.79730.79730.79730.85160.85160.85160.85160.85160.8516;enddata!for(s72(i):bin(x(i