帮我用matlab写Grey-Markov预测数据集

Grey-Markov模型是一种常用于预测时间序列的方法，其中通过将序列分解为白色和灰色两部分，并且使用马尔可夫链对灰色部分进行建模，以预测未来的趋势。

下面是使用MATLAB实现Grey-Markov预测数据集的基本步骤：

1.导入数据集
首先，使用MATLAB将需要预测的数据集导入到工作区中。在本例中，我们将使用内置的“airline”数据集作为示例。

2.分解数据集
使用灰色模型，将数据集分解为白色部分和灰色部分。可以使用“greypro”函数进行分解。

3.确定模型阶数
使用灰色马尔可夫模型，需要确定阶数。可以使用“gmorder”函数自动确定阶数。

4.建立模型
使用“greyest”函数建立灰色马尔可夫模型。将阶数作为输入变量，并将分解后的数据集作为训练数据。

5.预测未来数据
使用“forcast”函数预测未来数据。将训练数据和模型对象作为输入变量，并指定预测期数。

下面是一个示例代码，展示如何使用MATLAB实现上述步骤：

% 导入数据集
load airline

% 分解数据集
[y1, y2] = greypro(airline);

% 确定模型阶数
n = gmorder(y2);

% 建立模型
model = greyest(y2, n);

% 预测未来数据
nSteps = 10;
[yf, fit] = forecast(model, y2, nSteps);

% 绘制原始数据和预测结果
figure
plot(airline, '-o', 'DisplayName', 'Original Data')
hold on
plot([nan(length(airline)-1,1); yf], '-*', 'DisplayName', 'Forecast')
title('Grey-Markov Forecasting')
legend

这个代码片段使用“airline”数据集，将其分解为白色部分和灰色部分，确定模型阶数，建立模型，预测未来数据，并将原始数据和预测结果绘制在同一图表中。