matlab灰色代码

在MATLAB中，您可以使用以下颜色代码来设置图形的颜色：

1. 'r' - 红色
2. 'g' - 绿色
3. 'b' - 蓝色
4. 'c' - 青色（蓝绿色）
5. 'm' - 洋红色（品红色）
6. 'y' - 黄色
7. 'k' - 黑色
8. 'w' - 白色

您可以将这些颜色代码作为plot函数的参数传递，来设置绘制对象的颜色。例如，`plot(x, y, 'r')`将绘制

相关问题

matlab灰色预测代码

以下是一个简单的 Matlab 灰色预测代码：

% 输入数据
X = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];
Y = [2.5 4.1 6.0 7.8 9.2 11.1 13.2 15.0 16.8 18.0];

% 灰色预测模型
n = length(X);
for i = 2:n
    X1(i) = (X(i) + X(i-1)) / 2;
    B(i-1) = -X1(i) / X(i);
    Y1(i-1) = Y(i) / X(i);
end
B = B';
Y1 = Y1';
u = inv(B'*B) * B' * Y1;
a = u(1);
b = u(2);
Y0 = (Y(1)-b/a) * exp(-a*X(1)) + b/a;
for i = 2:n+1
    Y(i) = (Y(1)-b/a) * exp(-a*X(i)) + b/a;
end

% 绘制图像
plot(X, Y, 'r', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(X, Y0, 'b--', 'LineWidth', 2);
legend('真实值', '预测值');
xlabel('时间');
ylabel('数据');
title('灰色预测');

这段代码假设输入的数据是 `X` 和 `Y`，其中 `X` 是时间序列，`Y` 是对应的数据。代码中采用的是 GM(1,1) 灰色预测模型，使用普通最小二乘法计算参数，并使用指数累加生成预测值。最后通过 `plot` 函数绘制真实值和预测值的图像。需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际使用时需要根据具体数据进行调整和优化。

灰色关联matlab代码

灰色关联分析是一种用于处理灰色系统的方法，它可以用来分析和预测具有不完全信息或不确定性的系统。下面是一个简单的灰色关联分析的 MATLAB 代码示例：

% 灰色关联分析函数
function [rho, seq] = greyRelationalAnalysis(data)
    % 数据归一化
    normalizedData = data ./ max(data);    
    % 计算参考序列
    referenceSeq = normalizedData(:, 1);
    
    % 计算关联系数
    seq = zeros(size(normalizedData));
    for i = 1:size(normalizedData, 2)
        seq(:, i) = abs(normalizedData(:, i) - referenceSeq);    end
    
    % 计算关联度
    rho = min(seq, [], 2) ./ sum(seq, 2);
end

% 示例数据
data = [10, 12, 15, 18; 20, 22, 25, 28; 30, 32, 35, 38];

% 调用灰色关联分析函数
[rho, seq] = greyRelationalAnalysis(data);

% 输出结果
disp("关联系数:");
disp(seq);disp("关联度:");
disp(rho);

这段代码实现了灰色关联分析的基本步骤，包括数据归一化、计算参考序列、计算关联系数和计算关联度。你可以根据自己的需求修改数据和参数。