灰度预测代码 matlab

灰度预测是一种基于历史数据的趋势分析和预测技术，在MATLAB中可以使用灰色系统理论来实现。灰色系统模型通常包括GM(1,1)模型和GM(1,n)模型等。以下是一个简单的GM(1,1)模型的步骤：

1. 导入数据集：使用`readtable`或`csvread`函数读取包含时间序列数据的文件。

data = readtable('your_data_file.csv');
time_series = data.Value; % 假设Value列是时间序列

2. 数据预处理：将数据转换为适合GM(1,1)的形式，即去除趋势并规范化。

% 预处理数据 (假设原始数据为线性增长)
decomposition = decompose(time_series);
trend = decomposition.Trend;
level = decomposition.Level;
normalized_time_series = detrend(time_series, 'constant') / level;

3. 构建GM(1,1)模型：使用`grayPredictorModel`创建模型，然后拟合数据。

model = grayPredictorModel(normalized_time_series);
fit = estimate(model, normalized_time_series);

4. 进行预测：使用`forecast`函数进行未来值的预测，并将其还原到原始尺度。

predicted_values = forecast(fit, horizon); % 替换horizon为你需要预测的时间步数
reconstructed_series = trend + level * predicted_values;

5. 可视化结果：最后，你可以使用`plot`函数查看原始数据、趋势和预测的结果。

figure;
plot(data.Time, time_series, 'b', 'LineWidth', 1);
hold on;
plot(data.Time(end+1:end+h), reconstructed_series, 'r', 'LineWidth', 2);
legend('实际数据', '预测结果');
xlabel('时间');
ylabel('值');