matlab灰色预测模型代码

以下是MATLAB中灰色预测模型的代码示例：

% 原始数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];
y = [10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28];

% 灰色预测模型
n = length(x);
x0 = cumsum(y);
z = zeros(1, n);
for i = 2:n
    z(i) = (x0(i-1) + x0(i)) / 2;
end

B = [-z', ones(n, 1)];
Y = y';
u = B \ Y;

a = u(1);
b = u(2);
y0 = (y(1) - b / a) * exp(-a * x(1));

y_hat = zeros(1, n);
for i = 1:n
    y_hat(i) = (y(1) - b / a) * exp(-a * x(i)) + b / a;
end

% 绘图
plot(x, y, '-o', x, y_hat, '-*');
legend('原始数据', '预测数据');
xlabel('时间');
ylabel('数值');
title('灰色预测模型');

这是一个简单的灰色预测模型，输入数据为 `x` 和 `y`，其中 `x` 表示时间序列，`y` 表示对应的数值序列。在代码中，首先计算出累加生成序列 `x0` 和均值生成序列 `z`，然后通过最小二乘法求出系数 `a` 和 `b`，进而计算出预测值 `y_hat`。最后使用 `plot` 函数绘制原始数据和预测数据的图形。