matlab中gm(1,1)模型预测的精度检验代码

在 MATLAB 中，进行 GM(1,1) 模型预测的精度检验的一种常用方法是使用均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）和平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）指标。以下是一个示例代码，可以计算 GM(1,1) 模型预测的 RMSE 和 MAE：

% 加载数据
data = load('data.mat');
x = data.x;
n = length(x);

% 使用 GM(1,1) 模型进行预测
B = cumsum(x);
B_ = [-B(1:end-1) ones(n-1,1)];
a = B_ \ x(2:end);
f = zeros(1,n);
f(1) = x(1);
for i = 2:n
    f(i) = (x(1)-a(2)/a(1))*exp(-a(1)*(i-1)) + a(2)/a(1);
end

% 计算 RMSE 和 MAE
rmse = sqrt(mean((f - x).^2));
mae = mean(abs(f - x));

% 输出结果
disp(['RMSE: ' num2str(rmse)]);
disp(['MAE: ' num2str(mae)]);

注意，这里假设数据已经存储在名为 `data.mat` 的文件中，其中变量 `x` 是长度为 `n` 的向量。在加载数据之后，我们使用 GM(1,1) 模型进行预测，然后计算预测值 `f` 与原始数据 `x` 之间的 RMSE 和 MAE。最后，我们输出计算结果。

请注意，在实际应用中，还应该考虑其他因素，如数据平滑、误差修正等，以提高 GM(1,1) 模型的预测精度。