Copula理论及MATLAB应用实例(2)

% 计算平方欧氏距离

dgau2 = (CUV-Cgau)'*(CUV-Cgau) dt2 = (CUV-Ct)'*(CUV-Ct)

灰色预测[GM(1,1) ]MATLAB程序

% 本程序主要用来计算根据灰色理论建立的模型的预测值。 % 应用的数学模型是 GM(1,1)。 % 原始数据的处理方法是一次累加法。

y=input('请输入数据 ');%输入数据请用如例所示形式：[48.7 57.17 68.76 92.15] n=length(y); yy=ones(n,1); yy(1)=y(1); for i=2:n

yy(i)=yy(i-1)+y(i); end

B=ones(n-1,2); for i=1:(n-1)

B(i,1)=-(yy(i)+yy(i+1))/2; B(i,2)=1; end BT=B'; for j=1:n-1 YN(j)=y(j+1); end YN=YN';

A=inv(BT*B)*BT*YN; a=A(1); u=A(2); t=u/a;

t_test=input('请输入需要预测个数：'); i=1:t_test+n;

yys(i+1)=(y(1)-t).*exp(-a.*i)+t; yys(1)=y(1); for j=n+t_test:-1:2 ys(j)=yys(j)-yys(j-1); end x=1:n; xs=2:n+t_test; yn=ys(2:n+t_test); plot(x,y,'^r',xs,yn,'*-b'); det=0; for i=2:n

det=det+abs(yn(i)-y(i)); end

det=det/(n-1);

disp(['百分绝对误差为：',num2str(det),'%']); disp(['预测值为： ',num2str(ys(n+1:n+t_test))]);

Matlab二维绘图 2010-06-08 20:41

本节介绍MATLAB 的两种基本绘图功能：二维平面图形和三维立体图形。

5.1 二维平面图形

5.1.1 基本图形函数

plot 是绘制二维图形的最基本函数，它是针对向量或矩阵的列来绘制曲线的。也就是

说，使用plot 函数之前，必须首先定义好曲线上每一点的x 及y 坐标，常用格式为：

（1）plot(x) 当x 为一向量时，以x 元素的值为纵坐标，x 的序号为横坐标值绘制

曲线。当x 为一实矩阵时，则以其序号为横坐标，按列绘制每列元素值相对于其序号的曲 线，当x 为m× n 矩阵时，就由n 条曲线。

（2）plot(x,y) 以x 元素为横坐标值，y 元素为纵坐标值绘制曲线。

（3）plot(x,y1,x,y2,…) 以公共的x 元素为横坐标值，以y1,y2,… 元素为纵坐标值绘制多条曲线。

例5.1.1 画出一条正弦曲线和一条余弦曲线。 >> x=0:pi/10:2*pi; >> y1=sin(x); >> y2=cos(x); >> plot(x,y1,x,y2)