灰色GM（1，1）需求预测matlab代码并进行检验画图

GM(1,1)模型是一种常用的灰色预测模型，可以用来进行需求预测。下面是使用MATLAB实现GM(1,1)模型的代码：

% 读入数据并绘制原始数据图
data = [100,120,140,150,180,200,220,250];
plot(data,'-o'); 

% 灰色预测模型
n = length(data);
B = cumsum(data); % 累加数据
X1 = zeros(1,n-1);
for i = 1:n-1
    X1(i) = -0.5*(B(i)+B(i+1)); % 紧邻均值生成序列
end
X0 = data(1); % 初始值
Z = cumsum(X1); % 累加生成序列
Y = zeros(1,n);
for i = 1:n
    if i == 1
        Y(i) = X0; % 预测值初值
    else
        Y(i) = Z(i-1); % 还原预测值
    end
end

% 绘制预测结果图
figure;
plot(data,'-o');
hold on;
plot(Y,'-s');
legend('原始数据','预测结果');

运行以上代码后，可以得到原始数据和预测结果的图形。

需要注意的是，GM(1,1)模型的预测精度取决于数据的数量和质量，具体使用时需要根据实际情况进行评估和调整。

相关问题

gm灰色预测预测gdp matlab代码

以下是使用 MATLAB 进行 GM(1,1) 灰色预测的代码，其中假设已有 GDP 数据存储在名为 `gdp_data` 的数组中：

% 读入 GDP 数据
gdp_data = [100, 120, 150, 180, 200, 230, 250, 280];

% 累加生成序列
sum_series = cumsum(gdp_data);

% 计算平均数
mean_series = (sum_series(1:end-1) + sum_series(2:end)) / 2;

% 灰色模型建立
B = [-mean_series', ones(length(mean_series), 1)];
Y = gdp_data(2:end)';
a = pinv(B) * Y;

% 预测
gdp_pred = zeros(size(gdp_data));
gdp_pred(1) = gdp_data(1);
for i = 2:length(gdp_data)
    gdp_pred(i) = (gdp_data(1) - a(2) / a(1)) * exp(-a(1) * (i-1)) + a(2) / a(1);
end

% 绘图
plot(1:length(gdp_data), gdp_data, 'b.-', 1:length(gdp_data), gdp_pred, 'r.-');
legend('实际值', '预测值');

运行以上代码，即可得到灰色预测模型的预测结果和实际值的可视化对比。需要注意的是，该模型的精度和适用性取决于数据的性质和模型的参数选择。在实际应用中，可能需要多次尝试不同的参数和模型，来选择最优的预测结果。

灰色GM（1，1）需求预测代码

以下是使用灰色GM（1，1）模型进行需求预测的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义灰色GM（1，1）模型函数
def GM_11(x0):
    x1 = np.cumsum(x0)
    z1 = (x1[: -1] + x1[1:]) / 2.0
    z1 = z1.reshape((len(z1), 1))
    B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis=1)
    Y = x0[1:].reshape((len(x0) - 1, 1))
    [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y)
    predict = (x0[0] - b / a) * np.exp(-a * (len(x0))) + b / a
    return predict

# 输入原始数据
x0 = np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])

# 使用GM(1,1)进行预测，预测未来一期的需求量
predict = GM_11(x0)

# 输出预测结果
print("预测未来一期的需求量为：", predict)

在上述代码中，我们首先定义了灰色GM（1，1）模型函数GM_11，该函数接受原始数据x0作为输入，并返回预测结果。然后，我们输入了一个包含10个数据点的原始数据x0，使用GM(1,1)进行预测，预测未来一期的需求量。

最后，我们输出了预测结果。如果需要预测多期的需求量，可以使用循环进行多次预测。