matlab灰色预测模型G11代码

灰色预测模型是一种常用的时间序列预测方法，其中G11模型是一种常见的灰色预测模型。下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现G11模型的灰色预测：

% 输入数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]; % 自变量数据
y = [10, 15, 20, 25, 30]; % 因变量数据

% 灰色预测模型建立
 = length(x); % 数据长度
X = cumsum(x); % 累加生成新序列
Y = cumsum(y); % 累加生成新序列
Z = ones(n, 1); % 构造常数项序列
B = [X, Z]\Y; % 线性回归求解参数

% 预测结果
y_predict = (Y(1) - B(2)/B(1))*exp(-B(1)*x) + B(2)/B(1);

% 绘制原始数据和预测结果
plot(x, y, 'o', x, y_predict, '-');
legend('原始数据', '预测结果');
xlabel('自变量');
ylabel('因变量');

% 输出预测结果
disp('预测结果：');
disp(y_predict);

这段代码中，首先定义了输入数据x和y，分别表示自变量和因变量的数据。然后通过累加生成新序列X和Y。接下来，构造常数项序列Z，并使用线性回归方法求解参数B。最后，根据G11模型的公式进行预测，得到预测结果y_predict。代码最后绘制了原始数据和预测结果的图像，并输出了预测结果。

相关问题

matlab灰色预测模型代码

下面是一个简单的 MATLAB 灰色预测模型示例代码：

% 灰色预测模型
% y(k) = a * x(k) + b

% 数据
x = [1:10];
y = [2.5, 2.8, 2.6, 3.0, 3.3, 3.5, 3.9, 4.2, 4.4, 4.7];

% 灰色预测
n = length(x);
delta = zeros(1, n-1);

% 累加生成数列
for i = 1:n-1
    delta(i) = x(i+1) / x(i);
end

% 累加求和
delta_sum = cumsum(delta);

% 级比平均值
b = (y(1) - delta_sum(1) * y(n) / delta_sum(n)) / (1 - delta_sum(1) / delta_sum(n));
a = (y(n) - b) / x(n);

% 预测
x_predict = [11:15];
y_predict = a * x_predict + b;

% 绘图
plot(x, y, 'o');
hold on;
plot(x_predict, y_predict, '-');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('灰色预测模型');
legend('原始数据', '预测数据');

这段代码实现了灰色预测模型的基本算法，并通过绘图展示了预测结果。你可以根据自己的数据进行修改和调整。

用Matlab求解灰色预测模型代码

灰色预测模型是一种常用的时间序列预测方法。在Matlab中，你可以使用`greyestim`和`greyforecast`函数来实现灰色预测模型的求解和预测。下面是一个示例代码：

% 原始数据
data = [10, 12, 15, 18, 20];

% 灰色预测模型的求解
M = 1; % 灰色预测模型的阶数
[x0, X0] = greyestim(data, M);

% 灰色预测模型的预测
n = 5; % 预测的步数
[y, Y] = greyforecast(data, M, n);

% 打印结果
disp('灰色预测模型的求解结果:');
disp(['x0 = ', num2str(x0)]);
disp(' ');
disp('灰色预测模型的预测结果:');
disp(['y = ', num2str(y)]);

在上述代码中，首先定义了原始数据`data`，然后使用`greyestim`函数对数据进行灰色预测模型的求解。参数`M`指定了灰色预测模型的阶数，根据实际情况进行调整。然后，使用`greyforecast`函数对数据进行灰色预测模型的预测。参数`n`指定了预测的步数，根据实际需求进行调整。最后，打印出灰色预测模型的求解结果`x0`和预测结果`y`。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行更多的处理和调整。另外，灰色预测模型是一种简单的预测方法，对于复杂的数据和问题可能不适用。在实际应用中，建议根据具体情况选择合适的预测模型。