多维灰色(1,n)代码matlab
时间: 2023-09-25 16:03:11 浏览: 80
多维灰色(1,n)是一种用于数据预测和分析的方法,适用于具有多维输入和单维输出的情况。以下是一个用MATLAB编写的多维灰色(1,n)代码:
```matlab
function [y_predict] = multivariable_grey( x_train, y_train, x_test )
% x_train: 输入矩阵,每一列代表一个输入维度,每一行代表一个样本
% y_train: 输出向量,代表每个样本的输出
% x_test: 需要进行预测的输入数据
% y_predict: 预测输出向量
[dim, ~] = size(x_train); % 获取输入维度
[~, num_train] = size(x_train); % 获取训练样本数量
[num_test, ~] = size(x_test); % 获取测试样本数量
y_predict = zeros(num_test, 1); % 初始化预测输出向量
% 将输入矩阵标准化
for i = 1:dim
x_train(:, i) = (x_train(:, i) - min(x_train(:, i))) / (max(x_train(:, i)) - min(x_train(:, i)));
x_test(:, i) = (x_test(:, i) - min(x_train(:, i))) / (max(x_train(:, i)) - min(x_train(:, i)));
end
% 求解模型参数
X_plus = cumsum(x_train);
Z_plus = [];
B = zeros(1, dim);
for i = 1:dim
Z_plus = [Z_plus, (X_plus(:, i) + 0.5 * x_train(:, i))];
Y_i = y_train';
Y = Y_i(2: num_train);
Y = Y';
BB = Z_plus \ Y;
B(i) = BB(end);
end
% 进行预测
for i = 1:num_test
y_predict(i) = sum(x_test(i, :) .* B);
end
end
```
这个代码中首先对输入矩阵进行标准化处理,然后根据灰色预测模型的原理,求解模型参数。接下来,使用求得的参数进行预测,得到预测输出向量`y_predict`。
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