用MATLAB写一段灰色预测代码

由于灰色预测需要对原始数据进行处理，因此需要先用MATLAB对原始数据进行处理，然后再进行灰色预测。

以下是一段MATLAB灰色预测的代码示例：

% 原始数据
data = [10, 15, 20, 25, 30, 35, 40];

% 累加生成序列
data_cumsum = cumsum(data);

% 累加平均生成序列
data_cummean = data_cumsum ./ [1:length(data)];

% 灰色预测
alpha = 0.5; % 灰色预测中的发展系数
data_predict = zeros(size(data));
data_predict(1) = data(1);
for i = 2:length(data)
data_predict(i) = (data(1) - data_cummean(i-1)) * exp(-alpha*(i-1)) + data_cummean(i-1);
end

% 绘制原始数据和预测数据的图像
figure
plot([1:length(data)], data, '-o', 'LineWidth', 2)
hold on
plot([1:length(data)], data_predict, '-x', 'LineWidth', 2)
legend('原始数据', '预测数据')
xlabel('时间')
ylabel('数据值')
title('灰色预测')

相关问题

写一段MATLAB灰色预测模型代码

下面是一个简单的MATLAB灰色预测模型的代码示例：

% 灰色预测模型代码示例

% 原始序列数据
y = [1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2.0, 2.2, 2.4, 2.6, 2.8, 3.0];

% 累加生成
Y = cumsum(y);

% 紧邻均值生成
for i = 2:length(Y)
    Y_mean(i) = (Y(i-1) + Y(i))/2;
end

% 系数计算
B = [-Y_mean', ones(length(Y_mean),1)];
a = pinv(B)*Y';

% 模型精度检验
Y_fit = B*a;
e = Y - Y_fit;

% 预测
Yp = zeros(1,5);
for i = 1:5
    Yp(i) = (y(1) - a(2)/a(1))*exp(-a(1)*(i-1)) + a(2)/a(1);
end

% 结果输出
disp(['原始序列数据：', num2str(y)]);
disp(['预测序列数据：', num2str(Yp)]);

该代码实现了从原始序列数据中生成累加序列和紧邻均值序列，计算系数，进行模型精度检验，并预测未来5个数据点的过程。注意，该代码仅为灰色预测模型的基础示例，实际应用中可能需要根据具体问题进行调整和优化。

用Matlab的灰色预测模型写一段代码

以下是一个简单的Matlab灰色预测模型的代码示例：

% 灰色预测模型
% 输入数据为一维向量 x，长度为 n
% 预测未来 m 个数据点
function [y_pred] = grey_prediction(x, m)
    % 累加生成序列
    x_cumsum = cumsum(x);
    % 紧邻平均数生成序列
    x_avg = (x_cumsum(2:end) + x_cumsum(1:end-1)) ./ 2;
    % 累加生成序列的一次差分序列
    dx = diff(x_cumsum);
    % 构造矩阵 B
    B = [-x_avg', ones(length(x_avg), 1)];
    % 计算参数 a 和 b
    ab = B \ dx';
    a = ab(1);
    b = ab(2);
    % 预测未来 m 个数据点
    y_pred = zeros(m, 1);
    for i = 1:m
        y_pred(i) = (x(1) - b/a) * exp(-a*(i-1)) + b/a;
    end
end

代码中的注释已经解释了每个步骤的含义。使用时，只需将输入数据 x 和预测的未来数据点数量 m 作为参数传入函数中，即可得到预测结果 y_pred。