灰色关联度matlab

灰色关联度是通过灰色关联分析法计算得出的，可以使用Matlab进行计算。以下是一个Matlab代码的示例，可以根据自己的数据进行修改：

clc; 
clear;

% 读取数据
data = xlsread('算例1.xlsx');

% 数据标准化
data1 = mapminmax(data', 0.002, 1);
data1 = data1';

% 绘制 x1,x4,x5,x6,x7 的折线图
figure(1)
t = \[2007:2013\];
plot(t, data1(:,1), 'Color', 'r', 'LineWidth', 1.5)
hold on
for i = 1:4
    plot(t, data1(:,3+i), '--', 'LineWidth', 1.2)
    hold on
end
xlabel('year')
legend('x1', 'x4', 'x5', 'x6', 'x7')
title('灰色关联分析')

% 计算灰色相关系数
data2 = data1(:,4:7);
d_max = max(max(data2));
d_min = min(min(data2));
a = 0.5; % 分辨系数
data3 = (d_min + a * d_max) ./ (data2 + a * d_max);
xishu = mean(data3);

disp('x4,x5,x6,x7与x1之间的灰色关联度分别为：')
disp(xishu)

这段代码会读取名为"算例1.xlsx"的数据文件，并进行标准化处理。然后绘制x1、x4、x5、x6、x7的折线图，并计算灰色相关系数。最后输出x4、x5、x6、x7与x1之间的灰色关联度。请注意，你需要将代码中的数据文件名和数据列数根据实际情况进行修改。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【数学建模】灰色关联（Matlab代码实现）](https://blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/126913761)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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