灰色预测模型 matlb代码

以下是一个简单的灰色预测模型的 MATLAB 代码示例：

function [predict] = greyPrediction(data)
    % 灰色预测模型
    % 输入参数：
    %   - data: 输入数据，一维向量
    % 输出参数：
    %   - predict: 预测结果，一维向量
    
    n = length(data);
    X0 = cumsum(data);  % 累加数据
    Z = zeros(1, n);
    
    for i = 2:n
        Z(i) = (X0(i) + X0(i-1)) / 2;  % 紧邻均值生成序列
    end
    
    B = [-Z(2:end)', ones(n-1,1)];  % 构造 B 矩阵
    Yn = data(2:end)';  % 构造 Yn 向量
    
    u = B \ Yn;  % 灰色模型参数求解
    
    predict = zeros(1, n+1);
    predict(1) = data(1);
    
    for i = 2:n+1
        predict(i) = (data(1) - u(2) / u(1)) * exp(-u(1) * (i-1)) + u(2) / u(1);  % 预测计算
    end
end

% 示例使用：
data = [10, 15, 20, 25, 30];  % 输入数据
predict = greyPrediction(data);  % 预测结果

disp(predict);  % 输出预测结果

这段代码实现了灰色预测模型的基本步骤，包括数据处理、参数求解和预测计算。你可以将需要预测的数据存储在 `data` 向量中，并调用 `greyPrediction` 函数进行预测。预测结果将会存储在 `predict` 向量中，并通过 `disp` 函数输出。

请注意，这只是一个简单的灰色预测模型示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和改进。