自适应过滤法R语言程序

wanghonghong2

1. weight<-function(x,p,k,times,mse=0.05){
   
2.     biaozhun<-function(x,p){    ##标准化函数
   
3.        n<-length(x)
   
4.        a=b=rep(NA,n)
   
5.        y=matrix(data=NA,nrow=n,ncol=p+1)
   
6.           for(t in (p+1):n){
   
7.              a[t]=sum(x[(t-1):(t-p)]^2)
   
8.              b[t]=(a[t])^(1/2)
   
9.                 for(j in 0:p){
   
10.                    y[t,j+1]=x[t-j]/b[t]
    
11.                 }
    
12.           }
    
13.       out<-data.frame(x,a,b,y)
    
14.       return(out)
    
15.     }
    
16.    y=biaozhun(x,2)[4:6]    ##提取标准化后值
    
17.    mse1<-function(x,y){     ##计算mse函数
    
18.       e=NA;
    
19.       e=x-y
    
20.       mse=mean(e^2,na.rm=TRUE)
    
21.       return(mse)
    
22.      }
    
23.     a=rep(1/p,p)           ##总函数参数初始化
    
24.     if (k=='NA' ){k=ceiling(1/sum(sort(-y[,1])[1:p]^2))}
    
25.     MSE=5
    
26.     n=proc1=0  
    
27.     mm=list()
    
28.     proc=e=matrix(NA,nrow=nrow(y))     
    
29.     while(MSE >= mse){
    
30.        for(t in (p+1):nrow(y)){
    
31.             proc[t]=sum(a[1:p]*y[t,2:(p+1)])
    
32.             e[t]=y[t,1]-proc[t]
    
33.             for(j in 1:p){
    
34.              a[j]=a[j]+2*k*e[t]*y[t,j+1]
    
35.                }
    
36.             }
    
37.          n=n+1
    
38.          MSE=mse1(y[,1],proc)
    
39.          mm[[n]]=data.frame(y,proc,e,rep(MSE,nrow(y)))
    
40.          names(mm)=paste(rep("第",n),1:n,rep("次迭代",n))
    
41.        }
    
42.     proc1=sum(a[1:p]*x[length(x):(length(x)-p+1)])
    
43.     m=list(mm,a,k,n,proc1)
    
44.     names(m)=c('迭代摘要','fai参数值','k值','迭代次数','下期预测值')
    
45.     return(m)
    
46.   }

复制代码

使用示例：

1. x<-c(3.21,2.65,4.12,4.30,4.72,4.19,3.85,2.52,3.91,3.36)
   
2. weight(x,2,k=0.5,mse=0.03)

复制代码

luorongjin

很好很强大，谢谢作者的无私奉献

qidoudou

很强大啊，厉害

DeeperBlue

楼主能解释一下吗？

圣蓝

为什么第25行要定义MSE为5？还有那个均方误差公式应该错了，应该还要除以自由度n-p，您再看一哈书呢