灰色预测模型matlab代码多个自变量

灰色预测模型（Grey Model），如GM（1，1）、GM（p，q）等，在MATLAB中使用时，通常涉及处理包含多个自变量的情况。以下是一个简化的例子，假设我们有一个含有两个自变量的线性灰色模型：

% 导入所需库
addpath(genpath('toolbox/Greybox'));

% 创建样本数据集（包括时间序列和多个自变量）
data = [your_time_series, your_variable1, your_variable2]; % 将各列数据合并

% 分割成训练集和测试集
train_data = data(1:end-forecast_length,:);
test_data = data(end-forecast_length+1:end,:);

% 定义灰色模型，比如GM（1，1），其中x1和x2是自变量
model = gme(train_data(:,1:end-2), 'Model', 'g', 'ExogenousVariables', {'x1', 'x2'}, ...

% 训练模型
model = estimate(model);

% 预测
y_pred = predict(model, test_data(:,1:end-2));

% 可视化结果
plot(test_data(:,1), y_test, 'b', y_pred, 'r')
xlabel('时间')
ylabel('值')
legend('实际', '预测')

相关问题

gm1n灰色预测模型matlab

灰色GM(1,N)模型是一种用于描述多个变量之间关系和发展的预测模型。该模型以自变量的发展动态为基础，将因变量表现为自变量的函数，以达到预测观察对象的目的。在MATLAB中，可以通过以下步骤实现该模型的预测：

1. 读取数据：使用xlsread函数读取数据文件，将需要预测的因变量存储为A，自变量存储为x0。

2. 紧邻均值生成序列：根据原始数据计算紧邻均值生成序列Z，其中Z(i)为xi(1)的紧邻均值。

3. 原始数据累加：使用双重循环将原始数据一次累加，得到xi(1)的值。

4. 构建GM(1,N)模型：根据公式建立GM(1,N)模型，其中a为常数项，b为参数向量。

5. 预测值计算：使用模型参数计算预测值F，其中F(k)为第k年的预测值。

6. 还原原序列：将预测值与前一年的预测值做差，得到还原原序列的预测数据G。

7. 绘制图表：使用plot函数将真实值和预测值绘制成曲线图，以展示预测结果。

下面是MATLAB代码示例：

clc;
clear all;

[num] = xlsread('C:\Users\Administrator\Desktop\G(1,n)\2011-2018 年地铁运营事故原因因素数据.xlsx')';
A = num(:, 1)';
x0 = num(:, 2:10)';
[n, m] = size(x0);
AGO = cumsum(A);
T = 1;
x1 = zeros(n, m, T);

for k = 2:m
    Z(k) = (AGO(k) - AGO(k-1)) / 2;
end

for i = 1:n
    for j = 1:m
        for k = 1:j
            x1(i, j) = x1(i, j) * x0(i, k);
        end
    end
end

x11 = x1(:, 1:m);
X = x1(:, 2:m)';
Yn = A;
Yn(1) = [];
Yn = Yn';
Z = Z(:, 2:m);
B = [-Z', X];
C = ((B' * B) \ (B' * Yn))';
a = C(1);
b = C(:, 2:n-1);

F = [];
F(1) = A(1);
u = zeros(1, m);

for i = 1:m
    for j = 1:n
        u(i) = u(i) + (b(j) * x11(j, i));
    end
end

for k = 2:m
    F(k) = (A(1) - u(k) / a) * exp(-a * (k-1)) + u(k) / a;
end

G = [];
G(1) = A(1);

for k = 2:m
    G(k) = F(k) - F(k-1);
end

t1 = 2011:2011+m-1;
t2 = 2011:2011+m-1;

plot(t1, A, 'bo--');
hold on;
plot(t2, G, 'r*-');
title('G（1,N）预测结果');
xlabel('年份');
ylabel('事故数量');
legend('真实值', '预测值');

如果需要使用灰色GM(1,N)模型进行预测，可以按照上述步骤将数据导入MATLAB并运行代码即可。需要注意的是，根据具体需求，你可以根据自己的数据进行调整，以获得更准确的预测结果。

如何利用MATLAB实现建筑物沉降数据的灰色系统模型和线性回归模型的多点预测？

在建筑工程项目中，准确预测建筑物的沉降对于保证结构安全和工程决策至关重要。MATLAB作为一个强大的数学工具，可以有效地帮助我们实现这一目标。要进行建筑物沉降的多点预测，首先需要了解和掌握灰色系统理论和线性回归分析。灰色系统模型，特别是GM(1,1)模型，适合处理具有不确定性和少量数据的情况，而线性回归分析则可以用于处理变量间有明确线性关系的数据。结合这两种模型，可以提高预测的准确性和可靠性。

参考资源链接：[MATLAB下灰色线性回归在建筑沉降预测中的综合应用研究](https://wenku.csdn.net/doc/wfmzgst5jj?spm=1055.2569.3001.10343)

在MATLAB中实现多点预测，首先需要收集建筑物沉降的历史数据，然后对这些数据进行必要的预处理，如数据清洗、归一化等，以确保数据的质量。接下来，利用灰色系统模型对数据进行短期预测，可以使用MATLAB中的灰色预测工具箱或者自己编写GM(1,1)模型的MATLAB程序。对预测结果进行分析，检验模型的准确性，必要时对模型参数进行优化。

然后，可以采用线性回归分析对同一组数据进行处理，对比灰色系统的预测结果。线性回归分析可以通过MATLAB中的统计工具箱来完成，这将帮助我们评估数据中的线性趋势，并可结合残差分析来进一步提升模型的预测能力。通过对比不同模型的预测结果，可以确定最优的预测模型或进行模型的混合使用，以实现多点预测。

最后，可以通过熵值法对不同模型的预测结果进行权重分配，以此动态调整不同模型在最终预测中的贡献度，这样可以进一步提高预测的精度和可靠性。在MATLAB中，可以编写相应的程序来实现这一过程。

总的来说，MATLAB提供了一个强大的平台，用于实现和优化灰色系统模型和线性回归模型在建筑物沉降预测中的应用。详细学习《MATLAB下灰色线性回归在建筑沉降预测中的综合应用研究》这篇论文，可以为你提供更多的理论知识和实操技巧，帮助你更好地理解和掌握在MATLAB中实现多点预测的方法。

参考资源链接：[MATLAB下灰色线性回归在建筑沉降预测中的综合应用研究](https://wenku.csdn.net/doc/wfmzgst5jj?spm=1055.2569.3001.10343)