灰色预测模型matlab

灰色预测模型（Grey Prediction Model，简称GM模型）是一种基于小样本数据的数学建模方法，主要用于预测和分析时间序列数据。GM模型具有数据量小、模型简单、预测准确等优点，因此在实际应用中得到了广泛的应用。

在MATLAB中实现GM模型，可以使用自带的greyest函数进行参数估计。该函数能够自动进行模型选择，选择最适合数据的GM模型，并输出模型参数和预测结果。

以下是实现GM模型的步骤：

1. 准备数据：将原始数据导入MATLAB，并转换为时间序列格式。

2. 建立GM模型：使用greyest函数进行参数估计，选择最适合数据的GM模型。

3. 预测数据：使用建立的GM模型进行预测，输出预测结果。

下面是一个简单的MATLAB代码实现GM模型的例子：

% 导入数据
data = [1750, 1860, 1900, 1920, 1940, 1960, 1980, 2000];

% 转换为时间序列格式
ts = timeseries(data);

% 建立GM模型
model = greyest(ts);

% 预测未来5年数据
future = forecast(model, ts, 5);

% 输出预测结果
disp(future.Data)

以上代码中，我们使用了一个包含8个数据点的时间序列来建立GM模型，并预测未来5年的数据。最后输出预测结果。