matlab代码灰色预测

MATLAB中进行灰色预测主要涉及到`gpraw`函数，这是MATLAB自带的灰色预测工具箱（Grey System Toolbox）的一部分。以下是一个基本的灰色预测（GM(1,1)模型）的MATLAB代码示例：

% 加载数据（这里假定你有一个名为data的向量，包含你提供的负伤率数据）
data = [56.165, 55.650, 49.525, 34.585, 14.405, 9.525, 8.970, 6.475, 4.110];

% 对数据进行一次拉氏变换，生成灰色系统数据
[alpha, g] = gprew(data);

% 计算模型系数
[A, B, C] = graymodel(g, alpha);

% 解方程组获得预测参数
X = inv(A)*B;

% 预测未来一步（比如2014年的数据）
future_value = X(1,1)*alpha + X(1,2);

disp("预计2014年的千人负伤率为：", future_value);

注意，以上代码只是一个基础的模板，实际使用时可能需要根据你的数据调整。例如，如果数据不是均匀间隔的，可能需要先做插值；如果模型拟合效果不佳，可能需要尝试更高阶的灰色模型（如GM(p, q)）或其他预处理步骤。

相关问题

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>

matlab灰色预测代码

以下是使用MATLAB进行灰色预测的示例代码：

% 原始数据
x = [10.3, 10.6, 11.0, 12.3, 13.6];

% 灰色预测函数
function [predict_value, coefficient] = gm11(x, predict_num)
    n = length(x);
    X1 = cumsum(x);
    Z1 = (X1 + circshift(X1, [-1, 0])) / 2;
    Z1 = Z1(1:n-1);
    B = [-Z1, ones(n-1,1)];
    Yn = x(2:end)';
    u = B\Yn;
    a = u(1);
    b = u(2);
    f = @(k)(x(1)-b/a)*exp(-a*(k-1)) + (b/a)*k;
    predict_value = zeros(1, predict_num);
    for i = 1:predict_num
        predict_value(i) = f(n+i);
    end
    coefficient = [a, b];
end

% 使用灰色预测函数预测下一个数值
[predict_value, coefficient] = gm11(x, 1);
disp(predict_value);

在以上示例代码中，`x`为原始数据，`gm11`函数为灰色预测函数。在该函数中，我们首先对原始数据进行一些预处理，然后通过求解线性方程组来得到灰色预测模型的系数。最后，我们使用该模型来预测下一个数值。

在本示例中，我们预测的是下一个数值，因此`predict_num=1`。如果需要预测多个数值，只需将`predict_num`设置为相应的值即可。