load x.txt %把原始数据存放在纯文本文件x.txt中,其中把数据的"替换替换成. for i=1:40x(i,:)=x(i,:)/x(i,1); %标准化数据end data=x; n=size(data,2); %求矩阵的列数,即观测时刻的个数ck=data(1,:); %提出参考数列bj=data(2:end,:); %提出比较数列m2=size(bj,1); %求比较数列的个数    for j=1:m2     t(j,:)=bj(j,:)-ck;     end mn=min

目录 1.释名 2.举例 3.操作步骤与原理详解 4.总结 5.附录:MATLAB代码 @ 1.释名 灰色关联度分析(Grey Relation Analysis,GRA),是一种多因素统计分析的方法.简单来讲,就是在一个灰色系统中,我们想要了解其中某个我们所关注的某个项目受其他的因素影响的相对强弱,再直白一点,就是说:我们假设以及知道某一个指标可能是与其他的某几个因素相关的,那么我们想知道这个指标与其他哪个因素相对来说更有关系,而哪个因素相对关系弱一点,依次类推,把这些因素排个序,得到一个分析

function SGrey X0 = input('请输入原始负荷数据:'); %输入原始数据 n = length(X0); %原始n年数据 %累加生成 X1 = zeros(1,n); for i = 1:n if i == 1 X1(1,i) = X0(1,i); else X1(1,i) = X0(1,i) + X1(1,i-1); end end X1 %计算数据矩阵B和数据向量Y B = zeros(n-1,2); Y = zeros(n-1,1); for i = 1:n-1 B

前言 上篇文章中讲到,在智能电网的控制与管理侧中,数据的分析和挖掘.可视化等工作属于核心环节.除此之外,二次侧中需要对数据进行采集,数据共享平台的搭建显然也涉及到数据的管理.那么在智能电网领域中,数据工程到底是如何实施的呢? 本文将以IBM的Itelligent Utility Network产品为例阐述智能电网中的数据工程,它是IBM声称传统电网向智能电网转变的整体方案(看过上篇文章的童鞋想必会清楚这样的说法是片面狭隘的,它只能算是智能电网中的数据工程). 另一方面,如今是一个数据爆炸的时代,

一.数据变换技术 为了保证建模的质量和系统分析结果的准确性,对原始的数据要进行去量纲处理. 1.定义 设有序列,则成映射为序列x到序列y的数据变换. (1) f 是初值化变换. (2) f 是均值化变换. (3) f 是百分比变换 (4) f 是倍数变换 (5) f 是归一化变换其中x0>0的一个数值 (6) f 是极差最大值变换 (6) f 是区间值变换 二.关联分析 1.定义 参考数列是被比较(主体),比较数列是比较值(不是主体) 但是由于各个时刻都有一个分辨系数,太过分散,所以再定义一个指

没事玩了一下matlab 发现现在网上的代码都是一组数据预测 所以我就写个批量数据的预测 顺便学习下matlab ----------------------------------我是快乐的分割线------------------------------------ 灰色预测的主要思想是: 1.给定一组数据 2.进行累加,即 X(1)1=x(0)1 X(1)2=x(0)1+x(0)2 X(1)3=x(0)1+x(0)2+x(0)3 … 3.最终目的是为了构造预测方程: 其中: 而为了求得上式

Matlab图像彩色转灰色 时间:2014年5月7日星期三 网上找的程序.实现图像彩色转灰色: I1=imread('C:\Users\Yano\Desktop\matlab\test1\4.jpg'); I2=rgb2gray(I1); figure(1) imshow(I1); title('源图像'); figure(2) imshow(I2); title('灰度图像'); 自己拍的几张图片,通过此程序转换成功: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nk

灰色预测的主要特点是只需要4个数据,就能解决历史数据少,序列的完整性以及可靠性低的问题,能将无规律的原始数据进行生成得到规律性较强的生成序列,易于检验 但缺点是只适合中短期的预测,且只适合指数级增长的预测. 在建立灰色预测模型之前,需先对原始时间序列进行数据处理,经过数据预处理后的数据序列称为生成列.对原始数据进行预处理,不是寻找它的统计规律和概率分布,而是将杂乱无章的原始数据列通过一定的方法处理,变成有规律的时间序列数据,即以数找数的规律,再建立动态模型. 灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势

灰色系统理论中,GM(1,1)建模很常用,但他是有一定适应范围的. GM(1,1)适合于指数规律较强的序列,只能描述单调变化过程.对于具有一定随机波动性的序列,我们考虑使用Verhulst预测模型,或者GM(2,1)模型. Verhulst和GM(2,1)适合于非单调的摆动发展序列或者具有饱和状态的 S 形序列. Verhulst预测模型 Verhulst模型的定义如下: 对于模型参数,使用最小二乘估计有以下结果: 最终,可以求得灰色Verhulst的解为: Verhulst模型应用:道路交通事

阅读目录 前言 Matlab的开发环境与简单介绍 Matlab的常见命令 Matlab的灵魂-矩阵操作 Matlab的.m或.fig的编程与技巧 从大二开始接触到matlab,讲真,这是一个我觉得很良心的一个平台,之所以这样认为是因为matlab有个help功能,这里可以查询到所有的函数以及关键字的使用方法,但是可惜是英文版的,就比较难找到自己想要的函数功能,长时间里自己都是在百度里将自己所需要的函数功能说出,然后百度,一般都能找到,我觉得很有用的一个matlab论坛平台是MATLAB中文论坛,

3.8  MATLAB程序的调试和优化 在MATLAB的程序调试过程中,不仅要求程序能够满足设计者的设计需求,而且还要求程序调试能够优化程序的性能,这样使得程序调试有时比程序设计更为复杂.MATLAB提供了强大的程序调试功能,合理的运用MATLAB提供的程序调试工具尤其重要.本节从MATLAB程序调试的方法和过程开始介绍,先让用户懂得合理运用MATLAB的程序调试功能,再总结MATLAB程序优化的方法,从而达到实现提高程序性能的目的. 3.8.1  MATLAB程序调试方法和过程(1) MATL

(一)菜单设计 一.建立用户菜单 1.概况: 用户菜单一般含有一级菜单和二级菜单,乃至多级菜单.每一级菜单又包含多个菜单项.建立菜单可以使用uimenu函数. 2.uimenu函数调用: %建立一级菜单的函数调用: 一级菜单句柄=uimenu(图形窗口句柄,属性名1,属性值1,属性名2,属性值2,--); %建立一级菜单需给出图形窗口的句柄值. %如果省略句柄值,MATLAB就在当前图形窗口中建立这个菜单项. %如果当前没有图形窗口,则自动打开一个图形窗口. %建立子菜单项的函数调用: 子菜单项

matlab的图形窗口每次背景都是灰色的,而我希望每次都是白色的背景,方便用图: 每次总是需要添加figure('color','w');或者figure('color',[1 1 1])或者set(gcf,'color','w');很不方便. 正确用法: 在matlab命令框里面输入  set(0,'defaultfigurecolor','w')  一切OK!

在matlab中,每一个对象都有一个数字来标识,叫做句柄.当每次创建一个对象时,matlab就为它建立一个唯一的句柄,句柄中包含有该对象的相关信息参数,可以在后续程序中进行操作,改变其中的参数,以便达到不同的效果.例如:gcf 是返回当前被激活的窗口的句柄.你可以认为它就指代当前窗口.figure(gcf)打开这个窗口. 句柄式图形常用函数: 所有对象都有属性来定义它们的特征,正是通过设定这些属性来修正图形显示的方式.尽管许多属性所有的对象都有,但与每一种对象类型(比如坐标轴,线,曲面) 相关的

% 等高线矩阵的获取 C = contourc(peaks(20),3);              % 获取3个等级的等高线矩阵 % 等高线图形的绘制 contour(peaks(20),10);colormap autumn   % 绘制二维的等高线 contour3(peaks(20),10);colormap autumn  % 绘制三维的等高线     % 还可以指定等高线的条数.坐标系的比例及某高度上的等高线 % 等高线图形的填充 contourf(peaks(20),10);col

1.matlab中的颜色查找表函数: (1)autumn:从红色向橘黄色.黄色平稳过渡: (2)bone:为含有较高的蓝色组分的gray颜色查找表: (3)colorcube:包含RGB颜色空间中尽可能多的规则间隔的颜色,它试图提供更多的灰色.纯红.纯绿和纯蓝: (4)cool:由青色和洋红阴影组成的颜色.在青色和洋红间平滑过渡: (5)copper:在黑色和亮铜色间平滑过渡: (6)flag:由红.白.蓝.黑组成.每次索引值增加时,该颜色查找表会完全改变颜色: (7)gray:线性灰阶颜色查找

最近开始学习数字图像处理,使用matlab实现,下面我就来记录笔记和体会,一方面是给大家提供参考,另一方面是防止我忘记了. 复习一下: 1.数字图像是用一个数字矩阵来表示的,数字阵列中的每个数字,表示数字图像的一个最小单位,称为像素. 2.数字图像处理可以理解为两个方面的操作:一个是图像到图像的处理(如图像的灰度转换,图像增强等),另外一个是图像到非图像的一种表示,比如图像的测量. 3.数字图像处理的研究内容有很多个方向,比如: ·图像数字化:将一幅图像以数字的形式表示,主要包括采样和量化两个过

输入彩色,imwrite保存黑白图片,imwrite的维度错误. 程序如下,正常图像,少了一个维度imwrite,把图片展开,是一个二维的灰色图像(R=G=B),.如果限定了第二维,也是一个灰色图像. f=imread('C:\Users\Dy\Desktop\1_000001.jpg'); figure;imshow(f) imwrite(f(:,:),'C:\Users\Dy\Desktop\x3.jpg'); imwrite(f(:,:),'C:\Users\Dy\Desktop\x1.j

灰色预测实现见:https://www.jianshu.com/p/a35ba96d852b from pandas import Series from pandas import DataFrame import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt class Gray_model: def __init__(self): self.a_hat = None self.x0 = None def fit(self, series=pd.S

MATLAB基本函数一 矩阵运算 1.基本算数运算(加减乘除) + -运算要求矩阵维数相同,例m*n * /运算,例A=B*C,B矩阵是m*n矩阵,B是n*p矩阵,则A是m*p矩阵 A/B相当于A*inv(B),A与B的逆矩阵相乘 A\B相当于inv(A)*B 2.点运算.* ./ .^两个矩阵对应元素进行相应运算 3.关系运算<.> <= >= == ~=,表达式成立则为1,否则为0.如果是矩阵, 则按位置逐个进行比较. 4.逻辑运算& | ~ 5.矩阵其他运算 1.矩阵