SARS疫情对某些经济指标的影响doc文档格式.docx
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11116923540045956569580588110111139
15123833542554164173986697510871238
1642633765316007119131038117312961497
18231844557670885610001145129214351667
21636150464281897911421305147916441920
241404584741923111412981492168418852218
试根据这些历史数据建立预测评估模型，评估2003年SARS疫情给该市商品零售业、旅游业和综合服务业所造成的影响。
月份
1
2
3
4
预测值
相对误差
83
79.8
78.1
85.1
91.9811
0.0956
96.9484
0.1392
85.8582
0.0221
93.0816
0.0162
102.2443
0.1089
106.4679
0.0661
95.9218
0.0281
102.2145
0.012
113.6527
0.0824
116.922
0.0698
107.1651
0.0053
112.2435
0.0324
126.3341
0.0931
128.4026
0.0085
119.7262
0.0226
123.2565
0.01
140.4304
0.0213
141.0106
0.0422
133.7596
0.0057
135.3501
0.0146
5
6
7
8
86.6
88.2
90.3
86.7
94.0014
0.0064
95.3407
0.0089
99.4671
0.0212
98.6419
0.0086
104.9041
0.0136
105.4886
0.0027
109.6253
0.0011
108.9552
0.0022
117.0714
0.0045
116.7166
0.0109
120.821
0.0072
120.3468
0.0139
130.65
0.0372
129.1398
0.0127
133.16
0.0399
132.9295
0.0058
145.8035
0.021
142.8852
0.0091
146.7591
0.027
146.8277
0.0032
9
10
11
12
93.3
92.5
90.9
96.9
99.1775
0.0482
100.2717
0.0198
103.7177
0.0269
119.631
0.0313
110.9968
112.6304
0.0129
113.5747
0.0668
126.0587
124.2247
0.0335
126.5124
0.0101
124.3684
0.0211
132.8317
0.0897
139.0289
0.0163
142.1053
0.0231
136.188
0.0508
139.9686
0.0469
155.5975
0.0251
159.6202
0.0153
149.1308
0.0285
147.4891
0.054
SARS疫情对商品的零售额的影响情况如表1：
月份
实际值
163.2
159.7
158.4
145.2
124
144.1
156.0996
154.8565
149.4379
148.6303
162.7145
158.0936
0.043507
0.030329
0.056579
0.023625
0.312214
0.09711
157
162.6
171.8
180.7
173.5
176.5
161.7471
162.179
174.1406
179.2938
163.3038
155.4135
0.030236
0.002589
0.013624
0.007782
0.058768
0.11947
表1.2003年商品的零售额的实际值域预测值
SARS疫情对接待海外旅游人数的影响情况如表
月份
15.4
17.1
23.5
11.6
1.78
2.61
14.4828
39.444
25.0538
31.9921
33.9504
32.3963
0.059558
1.306667
0.066119
1.75794
18.07326
11.41238
8.8
16.2
20.1
24.9
26.5
21.8
29.1158
35.4191
33.7513
33.2912
30.7309
25.0645
2.308614
1.186364
0.679169
0.336996
0.159657
0.149748
表2.2003年接待海外旅游人数的实际值域预测值
SARS疫情对综合服务业累计数额影响情况如表
241
404
584
741
923
1114
1298
1492
1684
1885
2218
279.5609
434.9344
608.102
732.6269
938.302
1120.4
1299.3
1474.8
1685.5
1855.3
2189.4
0.160004
0.07657
0.041271
0.0113
0.016579
0.005745
0.001002
0.011528
0.000891
0.015756
0.012894
程序如下：
clc,clear
x0=[90.397.4109.5121.7138.7142.9];
n=length（x0）;
[exp（-2/（n+1））exp（2/（n+1））];
%级比范围
x0=x0+800;
lamda=x0（1:
n-1）./x0（2:
n）%落入级比范围
range=minmax（lamda）
x1=cumsum（x0）;
%做一次累加
fori=2:
n
z（i）=0.5*（x1（i）+x1（i-1））;
%均值生成
end
B=[-z（2:
n）'
ones（n-1,1）];
Y=x0（2:
;
u=B\Y
x=dsolve（'
Dx+a*x=b'
'
x（0）=x0'
）;
x=subs（x,{'
a'
b'
x0'
},{u
（1）,u
（2）,x1
（1）}）;
yuce1=subs（x,'
t'
[0:
n-1]）;
digits（6）,y=vpa（x）%为提高预测精度，先计算预测值，`再显示微分方程的解
yuce=[x0
（1）,diff（yuce1）]
epsilon=x0-yuce%计算残差
delta=abs（epsilon./x0）%计算相对误差
rho=1-（1-0.5*u
（1））/（1+0.5*u
（1））*lamda%计算级比偏差值
yuce=yuce-800%还原数值
y1=[156.0996154.8565149.4379148.6303162.7145158.0936161.7471162.179174.1406179.2938163.3038155.4135
];
y2=[163.2159.7158.4145.2124.0144.1157.0162.6171.8180.7173.5176.5];
x=[1:
12];
plot（x,y2,'
-*'
x,y1,'
-ro'
）
legend（'
出现SARS疫情后商品的零售额'
正常情况下商品的零售额'
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