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Matlab求解模型的一段代码，结果并不理想，求指正
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目标是求一组能够满足条件： 1、不同削减率下的负荷（也就是y轴），与x轴数据：指标数据 之间的基尼系数； 2、求解的每组基尼系数必须小于初始值； 3、y轴数据必须满足y1<y2<y3…<y10。 “ Sample Text ” 重要的事情说三遍 -。-。-。-。-。- 模型是要求解一组满足上述条件的a(i)值，或者是一组y值 模型是要求解一组满足上述条件的a(i)值，或者是一组y值 模型是要求解一组满足上述条件的a(i)值，或者是一组y值 这段代码在Matlab中运行得出来的结果不理想：只算出一组明显不合适的数据，求各位大神指正 orz...） -。-。-。-。-。-。-。- x1=[0,0.16,0.16,0.70,0.30,0.16,0.16,0.18,0.22,0.35];%x1为单位国土面积水资源量数据输入 x2=[0,0.13,0.13,0.06,0.06,0.13,0.06,0.06,0.13,0.06];%x2为较差水质断面 x3=[0,6.13,5.25,6.04,4.77,4.52,4.52,4.52,5.44,4.39];%x3为人均GDP x4=[0,62.16,108.30,10.25,29.69,26.96,56.92,54.42,138.17,38.95];%人均污染物产生强度 x5=[0,15.12,28.75,1585.09,373.30,609.63,191.31,172.63,235.38,380.80];%污染物处理量 x6=[0,0.02,0.03,0.48 0.29 0.48 0.21 0.30 0.18 0.53];%重点行业产业占比 y=[0,126.23,181.01,190.69,418.35,888.03,1063.26,1463.17,2027.39,2175.27 ];%y轴数据输入 %a=perms([0.01,0.02,0.03,0.04,0.05,0.06,0.07,0.08,0.09,0.1]);%将数组排列组合 a=nchoosek(0:0.01:0.1,10);%排列组合 b=size(a,1);%矩阵a的行数 G=ones(b,1); for i=1:b y1=y.*a(i); if y1(1)<y1(2)<y1(3)<y1(4)<y1(5)<y1(6)<y1(7)<y1(8)<y1(9)<y1(10) x12=cumsum(x1)./sum(x1)*100;%x累积百分比 y12=cumsum(y1)./sum(y1)*100;%y轴累计百分比 c=polyfit(x12',y12',7);%数据拟合 x13=linspace(0,100);%精细化处理 d=polyval(c,x13);%数据求值 B=trapz(x13,d); A=trapz(x13,x13-d); G(1)=A/(A+B)%吉尼系数 x22=cumsum(x2)./sum(x2)*100; y22=cumsum(y1)./sum(y1)*100; c=polyfit(x22',y22',7);%数据拟合 x23=linspace(0,100);%精细化处理 d=polyval(c,x23);%数据求值 B=trapz(x23,d); A=trapz(x23,x23-d); G(2)=A/(A+B)%吉尼系数 x32=cumsum(x3)./sum(x3)*100;%x累积百分比 y32=cumsum(y1)./sum(y1)*100;%y轴累计百分比 c=polyfit(x32',y32',7);%数据拟合 x33=linspace(0,100);%精细化处理 d=polyval(c,x33);%数据求值 B=trapz(x33,d); A=trapz(x33,x33-d); G(3)=A/(A+B)%吉尼系数 x42=cumsum(x4)./sum(x4)*100;%x累积百分比 y42=cumsum(y1)./sum(y1)*100;%y轴累计百分比 c=polyfit(x42',y42',7);%数据拟合 x43=linspace(0,100);%精细化处理 d=polyval(c,x43);%数据求值 B=trapz(x43,d); A=trapz(x43,x43-d); G(4)=A/(A+B)%吉尼系数 x52=cumsum(x5)./sum(x5)*100;%x累积百分比 y52=cumsum(y1)./sum(y1)*100;%y轴累计百分比 c=polyfit(x52',y52',7);%数据拟合 x53=linspace(0,100);%精细化处理 d=polyval(c,x53);%数据求值 B=trapz(x53,d); A=trapz(x53,x53-d); G(5)=A/(A+B)%吉尼系数 x62=cumsum(x6)./sum(x6)*100;%x累积百分比 y62=cumsum(y1)./sum(y1)*100;%y轴累计百分比 c=polyfit(x62',y62',7);%数据拟合 x63=linspace(0,100);%精细化处理 d=polyval(c,x63);%数据求值 B=trapz(x63,d); A=trapz(x63,x63-d); G(6)=A/(A+B)%吉尼系数 if G(1)<0.32&G(2)<0.35&G(3)<0.23&G(4)<0.36&G(5)<0.6&G(6)<0.14 G=G(1)+G(2)+G(3)+G(4)+G(5)+G(6) end end end [Gmini,n]=min(G)%得出G的最小值,位置序号 |
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