matlab实现等维递补灰色模型

要在Matlab中实现等维递补灰色模型，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的数据：将需要进行预测的数据导入Matlab环境中。

2. 建立GM(1,1)模型：使用原始序列建立GM(1,1)模型。GM(1,1)模型是灰色模型中最常用的一种模型，它可以通过少量的、不完全的信息进行预测。

3. 求解预测值：根据建立的GM(1,1)模型，使用Matlab中的相应函数或算法求解出预测值。

4. 补入预测值：将求解得到的预测值补入已知数列中，并同时去除一个最旧的数据。

5. 建立新的GM(1,1)模型：在补入预测值后的已知数列基础上，再次建立GM(1,1)模型，求解出下一个预测值。

通过以上步骤，可以在Matlab中实现等维递补灰色模型，并进行预测。请注意，具体的实现方法可能会因数据和模型的特点而有所不同，可以根据具体情况进行调整和优化。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于logistic模型，GM模型和Leslie模型全国人口预测](https://blog.csdn.net/I_miss_you_csy/article/details/123114081)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【数学建模】灰色模型](https://blog.csdn.net/qq_45654306/article/details/107604803)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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