基于灰色系统理论的五类关联度计算MATLAB工具箱实现

资 源 简 介

本MATLAB工具箱完整实现了灰色系统理论中的五种核心关联度计算模型，包括邓氏关联度、绝对关联度等，提供便捷的函数接口与数据处理功能，适用于系统分析与决策支持场景。

详 情 说 明

基于灰色系统理论的五类关联度计算MATLAB工具箱

项目介绍

本项目实现灰色系统理论中五种核心关联度模型的完整计算框架。系统包含邓氏关联度、绝对关联度、斜率关联度、改进绝对关联度和T关联度五大经典算法。每种算法均采用矩阵化编程实现，支持批量数据处理，为灰色关联分析提供高效、可靠的解决方案。

功能特性

• 五大关联度模型：完整实现灰色系统理论中的五种经典关联度算法
• 矩阵化计算：采用向量化编程，支持多序列批量处理，计算效率高
• 数据标准化：内置数据预处理模块，提供多种标准化方法
• 参数可配置：支持分辨系数、加权系数等关键参数灵活调整
• 数据生成工具：提供专用测试数据生成函数，模拟灰色系统序列特性
• 结果可视化：生成关联度分布图、序列走势对比图等多种分析图表
• 对比分析：自动生成五种模型的横向对比表格和性能分析

使用方法

基本调用

% 输入参考序列和比较序列 reference_seq = [1, 2, 3, 4, 5]; compare_seqs = [1.1, 2.2, 3.1, 4.2, 5.1; 0.9, 1.8, 2.9, 3.8, 4.9];

% 计算关联度 results = main(reference_seq, compare_seqs);

参数配置

% 自定义参数计算 params.rho = 0.6; % 设置分辨系数 params.weight = [0.2, 0.3, 0.5]; % 设置加权系数 results = main(reference_seq, compare_seqs, params);

数据生成与测试

% 生成测试数据并验证算法 test_params.length = 10; % 序列长度 test_params.range = [0, 10]; % 数据范围 test_params.noise = 0.1; % 噪声水平 results = main([], [], [], test_params);

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 需要安装 Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB 以上
• 磁盘空间：至少 100MB 可用空间

文件说明

主程序文件整合了工具箱的所有核心功能，实现了从数据输入、预处理到五种关联度模型计算的全流程处理。它包含数据标准化模块、关联度计算引擎、结果排序分析、可视化输出以及测试数据生成器等关键组件，为用户提供一站式的灰色关联分析解决方案。该文件通过模块化设计确保各算法独立运行又有机协同，支持参数化配置满足不同应用场景需求。