灰色预测分析matlab代码

灰色预测分析是一种通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，从而预测事物的未来发展趋势的方法。有一些关于灰色预测分析的Matlab代码提供了参考。

引用提供了一段灰色预测分析的Matlab代码，其中使用了灰色预测的GM(1,1)模型进行预测。代码中首先输入原始数据，然后根据GM(1,1)模型进行参数估计，并生成预测结果。最后，通过绘图将原始数据和预测数据进行比较。

引用提供的代码也是一个灰色预测分析的Matlab代码，其中输入了原始数据，并使用累加矩阵和待定参数的值进行预测。最后，通过绘图将预测结果与原始数据进行比较。

引用的代码也是一个灰色预测分析的Matlab代码，其中使用了累加矩阵和待定参数的值进行预测，并通过绘图将预测结果与原始数据进行比较。

综上所述，这些Matlab代码提供了不同的方法和模型来进行灰色预测分析。具体使用哪种方法取决于数据的特性和预测需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

灰色预测模型matlab代码分析

灰色预测模型（GM）是一种基于数据的预测方法，它可以用来预测非线性和不确定的系统。MATLAB是一种常用的数学软件，可以用来编写GM模型的代码。

GM模型的基本思想是将数据序列分成两部分：已知的数据序列和未知的数据序列。已知的数据序列称为原始序列，未知的数据序列称为预测序列。GM模型通过对原始序列进行处理，得到一个灰色微分方程，然后用该方程对预测序列进行预测。

下面是一个简单的GM模型的MATLAB代码示例：

% 输入原始序列
x = [10 20 30 40 50];

% 灰色预测
n = length(x);
X1 = cumsum(x);
X2 = zeros(1, n);
for i = 2:n
    X2(i) = (X1(i-1) + X1(i)) / 2;
end
Z = [X2' ones(n,1)];
a = Z\X1';
a1 = a(1);
a2 = a(2);
f = zeros(1,n+1);
f(1) = x(1);
for i = 2:n+1
    f(i) = (x(1)-a2/a1) * exp(-a1*(i-2)) + a2/a1;
end

% 输出预测序列
disp(f(2:end));

在这个例子中，首先输入了一个原始序列x，然后计算了X1和X2，这是GM模型计算的核心。接下来，使用这些计算结果计算了灰色微分方程的系数a1和a2。最后，通过灰色微分方程预测了原始序列的下一个值。

这只是一个简单的GM模型的代码示例，实际上GM模型有多种变体和扩展，可以根据具体情况选择不同的方法和算法。

灰色预测算法matlab代码

灰色预测算法是一种基于灰色系统理论的预测方法，可以用于一些非线性、非平稳的时间序列预测问题。下面是一个基于 MATLAB 的灰色预测算法的代码示例：

% 灰色预测算法
% 输入参数：
% data：原始数据
% n：预测步数
% 输出参数：
% result：预测结果

function result = gray_prediction(data, n)
    % 累加生成序列
    X = cumsum(data);
    % 计算原始数据矩阵
    for i = 2:length(X)
        Z(i-1,1) = -0.5 * (X(i) + X(i-1));
        Z(i-1,2) = 1;
    end
    % 计算参数向量
    u = Z\X(2:end);
    a = u(1);
    b = u(2);
    % 计算预测值
    result = zeros(n,1);
    for i = 1:n
        result(i) = (X(end) - b/a) * exp(-a*i) + b/a;
    end
end

其中，`data` 是原始的时间序列数据，`n` 是需要预测的步数。函数首先对原始数据进行累加处理，然后计算原始数据矩阵和参数向量，最后根据预测模型计算预测值。函数返回一个包含预测结果的向量 `result`。