写一段MATLAB灰色预测模型代码

下面是一个简单的MATLAB灰色预测模型的代码示例：

% 灰色预测模型代码示例

% 原始序列数据
y = [1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2.0, 2.2, 2.4, 2.6, 2.8, 3.0];

% 累加生成
Y = cumsum(y);

% 紧邻均值生成
for i = 2:length(Y)
    Y_mean(i) = (Y(i-1) + Y(i))/2;
end

% 系数计算
B = [-Y_mean', ones(length(Y_mean),1)];
a = pinv(B)*Y';

% 模型精度检验
Y_fit = B*a;
e = Y - Y_fit;

% 预测
Yp = zeros(1,5);
for i = 1:5
    Yp(i) = (y(1) - a(2)/a(1))*exp(-a(1)*(i-1)) + a(2)/a(1);
end

% 结果输出
disp(['原始序列数据：', num2str(y)]);
disp(['预测序列数据：', num2str(Yp)]);

该代码实现了从原始序列数据中生成累加序列和紧邻均值序列，计算系数，进行模型精度检验，并预测未来5个数据点的过程。注意，该代码仅为灰色预测模型的基础示例，实际应用中可能需要根据具体问题进行调整和优化。

相关问题

matlab灰色预测模型代码

下面是一个简单的 MATLAB 灰色预测模型示例代码：

% 灰色预测模型
% y(k) = a * x(k) + b

% 数据
x = [1:10];
y = [2.5, 2.8, 2.6, 3.0, 3.3, 3.5, 3.9, 4.2, 4.4, 4.7];

% 灰色预测
n = length(x);
delta = zeros(1, n-1);

% 累加生成数列
for i = 1:n-1
    delta(i) = x(i+1) / x(i);
end

% 累加求和
delta_sum = cumsum(delta);

% 级比平均值
b = (y(1) - delta_sum(1) * y(n) / delta_sum(n)) / (1 - delta_sum(1) / delta_sum(n));
a = (y(n) - b) / x(n);

% 预测
x_predict = [11:15];
y_predict = a * x_predict + b;

% 绘图
plot(x, y, 'o');
hold on;
plot(x_predict, y_predict, '-');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('灰色预测模型');
legend('原始数据', '预测数据');

这段代码实现了灰色预测模型的基本算法，并通过绘图展示了预测结果。你可以根据自己的数据进行修改和调整。

matlab灰色预测模型G11代码

灰色预测模型是一种常用的时间序列预测方法，其中G11模型是一种常见的灰色预测模型。下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现G11模型的灰色预测：

% 输入数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]; % 自变量数据
y = [10, 15, 20, 25, 30]; % 因变量数据

% 灰色预测模型建立
 = length(x); % 数据长度
X = cumsum(x); % 累加生成新序列
Y = cumsum(y); % 累加生成新序列
Z = ones(n, 1); % 构造常数项序列
B = [X, Z]\Y; % 线性回归求解参数

% 预测结果
y_predict = (Y(1) - B(2)/B(1))*exp(-B(1)*x) + B(2)/B(1);

% 绘制原始数据和预测结果
plot(x, y, 'o', x, y_predict, '-');
legend('原始数据', '预测结果');
xlabel('自变量');
ylabel('因变量');

% 输出预测结果
disp('预测结果：');
disp(y_predict);

这段代码中，首先定义了输入数据x和y，分别表示自变量和因变量的数据。然后通过累加生成新序列X和Y。接下来，构造常数项序列Z，并使用线性回归方法求解参数B。最后，根据G11模型的公式进行预测，得到预测结果y_predict。代码最后绘制了原始数据和预测结果的图像，并输出了预测结果。