求助資料處理問題

背景與資料細節這裡先略過(考慮到公司資料的保密性與表達的無必要性)。

遇到的問題可以簡單地歸結到兩個公式上面：

1、k0 = a1*px

2、kt

= it

+(1-j

t)*k

t-1公式中變數及要求說明：

1、目前收集的資料是從2023年到2023年,計算時需要選定某一年為基年，然後以該基年的資料為起點開始往下計算某些屬性值。如基年選定1978，則以2023年的資料為起點，一直計算到2012，同理，若基年為1995，則以2023年的資料為起點，一直計算到2012。

2、上面提到以基年為起點能算到一些屬性值，如a, i，易知這兩個屬性變數均為向量，元素個數為最新資料年份-基年+1，如基年為1995，則個數為2012-1995+1 = 18，it表示第t年的i值，t範圍[1,18]。但還有些屬性值需要通過兩個不定因素的迭代計算得到，如k：k0和a

1，p有關，這裡的p為第乙個不定因素，變化範圍[4.0,5.5]，亦是迭代的第一層。

寫過**的朋友都清楚，這一層迭代只要乙個for迴圈即可完成，這裡給出matlab**，基年假定為1995。

1
for px = 4.0:0.1:5.5
2 k(1,1) = a(1,1)*px; % matlab中(i,j)表示取矩陣或向量的第i行，第j列元素，這裡的變數均為列向量
3for t = 2:18 % 後面年份k值的計算
4 k(t,1) = i(t,1)+(1-j(t,1))*k(t-1,1
);end
5 end

若在px這個迭代過程中加入最優解評判標準，則可知對於某乙個基年，px最優取值只有乙個(假定評判時沒有相同的最優結果)，也可以說px引數只針對基年，和後面年份無直接關係。如1995對應4.5,1998對應4.7，這個沒有什麼難處，也很好理解。

問題就在於第二個不定因素：j。在計算最優解過程中，j引數和基年無關，但和後面年份相關且每年對應的j值均在範圍[0.1,0.23]。

說到這，本人的本能反應是在第一層迭代中加入j的多層迭代，如基年為2010，則還需加入2011,2012這兩年的j值迭代過程。**如下：

for px = 4.0:0.1:5.5
k(1,1) = a(1,1)*px; %matlab中(i,j)表示取矩陣或向量的第i行，第j列元素，這裡的變數均為列向量
for j1 = 0.1:0.001:0.23
for j2 = 0.1:0.001:0.23
j = [1,j1,j2]'
; % 符號'表示行向量轉為列向量,第乙個元素無效，只做佔位用，因為需從基年的下一年開始計算
for t = 2:3 %後面年份k值的計算
k(t,
1) = i(t,1)+(1-j(t,1))*k(t-1,1
); %最優解評判過程在此處
endend
endend

表面上看，問題解決了，至少在不管最優解能否滿足實際需求的前提下。但是仔細一想，忽略了至關重要的一點——最新年份與基年的變動性。看下面列出的幾種可能的情況就能知道問題所在：

1、上述**中的例子，基年為2010，最新年份為2012，則迭代巢狀為兩層；

2、最初提到的基年為1978，最新年份為2012，需35層；

3、後面提到的基年1995，最新年份為2012，需18層；

4、使用者提供的資料也許最新年份為2013或2014等，同樣，基年選擇1999或2005等；面對這種最新年份與基年都不確定的情況，不定因素j的迭代過程該如何實現？

本人的能力確實想不出好的方法，目前能做到的只是能確定迭代的次數，如最新年份為2015，基年選取為2000，則迭代巢狀為2015-2000 = 15層。

提醒一點，確定了層數之後不管其大小如何，是可以實現，如30層就寫30個for迴圈。隨著最新年份與基年的變動，層數也跟著變，但是怎麼讓實現過程也相應地等價層數呢？

換句話說，上面的疑問即是：

1、若層數為2，則為兩個for迴圈；

2、若層數為10，則對應十個for迴圈；

3、但是資料的最新年份由統計時間或要求決定，基年選擇也不能事先確定，怎麼做到：根據使用者的資料與基年的選擇情況，實現相應的j迭代？

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