灰度预测模型matlab代码

以下是一个简单的灰度预测模型的 MATLAB 代码示例：

function predicted_values = gray_prediction(series)
    n = length(series);
    predicted_values = zeros(n, 1);

    % 计算一阶差分
    diff_series = diff(series);

    % 计算累加值
    sum_diff_series = cumsum(diff_series);
    
    % 计算得到预测值
    predicted_values(1) = series(1);
    for i = 2:n
        predicted_values(i) = sum_diff_series(i-1) + series(1);
    end

    % 绘制原始序列和预测序列的图形
    plot(1:n, series, 'b', 1:n, predicted_values, 'r');
    legend('原始序列', '预测序列');
    xlabel('时间');
    ylabel('数值');
end

使用时，你只需要将数据序列传递给 `gray_prediction` 函数，它将返回预测的数值序列，并绘制原始序列和预测序列的图形。请确保在运行代码之前已经安装了 MATLAB 软件。

注意：这只是一个简单的灰度预测模型示例，实际应用中可能需要根据数据特点进行适当调整和改进。

相关问题

灰度预测模型matlab

灰度预测模型是一种用于进行预测的灰色系统模型。它是通过建立n阶微分方程来对x个变量进行建模，一般表示为GM(n,x)模型。该模型的目的是根据已有的数据进行预测。

在MATLAB中，有一套实现灰度预测模型的源代码可以使用。这些源代码已经经过测试和校正，保证了百分百的成功运行率。如果您下载后无法正常运行，可以联系提供源代码的人员寻求指导或更换。这些源代码适合那些需要使用MATLAB进行灰度预测的人群使用。

灰度预测模型的优点是不需要大量的数据样本，可以在短期内达到较好的预测效果，并且运算过程相对简单。然而，它的缺点是数据必须是线性的，如果数据是非线性的，它会将其线性化来进行预测，可能导致结果不准确。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [灰色预测(GM)的MATLAB实现](https://blog.csdn.net/ilean_J/article/details/84112190)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [MATLAB实现灰度预测模型的源代码_灰度预测_matlab](https://download.csdn.net/download/m0_53407570/85182645)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]