写一段四个自变量，一个因变量的灰色预测模型MATLAB代码，并进行检验

以下是一个基于灰色预测模型的MATLAB代码，其中包括四个自变量和一个因变量：

% 输入数据
x1 = [2 4 6 8 10];
x2 = [3 6 9 12 15];
x3 = [5 10 15 20 25];
x4 = [7 14 21 28 35];
y = [12 24 36 48 60];

% 数据预处理
X = [x1' x2' x3' x4'];
X = cumsum(X, 2);
Y = cumsum(y);

% 模型建立
n = length(y);
a = zeros(n-1, 2);
for i = 1:n-1
    a(i,:) = [-0.5*(Y(i)+Y(i+1)) 1];
end
b = Y(2:end)';
u = pinv(a)*b;
yg = zeros(1,n);
yg(1) = y(1);
for i = 2:n
    yg(i) = (y(1)-u(1)/u(2))*exp(-u(2)*(i-1)) + u(1)/u(2);
end

% 模型检验
e = y - yg;
sigma = std(e);
Q = max(abs(e)) / sigma;
if Q < 0.35
    disp('模型预测精度符合要求');
else
    disp('模型预测精度不符合要求');
end

其中，x1、x2、x3、x4分别代表四个自变量的数据，y代表因变量的数据。首先进行数据预处理，将自变量和因变量进行累加，然后根据灰色预测模型公式计算出模型参数u，并根据模型参数u计算出预测值yg。最后，根据预测值yg和真实值y的残差e，计算出模型预测精度Q，并进行检验。

在实际应用中，可以根据实际数据调整代码中的自变量和因变量数据，并根据检验结果进行模型的进一步优化。