灰色gm11预测模型matlab程序

抱歉，我不清楚“灰色gm11预测模型”的具体细节和算法。但是，我可以为您提供一些参考资料，以帮助您编写相关的 MATLAB 程序。

灰色预测模型（Grey Prediction Model，简称GM模型）是一种基于少量数据进行预测的方法，它可以在保证预测精度的同时，节省数据采集成本和时间。传统的GM模型包括GM(1,1)模型、GM(2,1)模型等。

下面是一个简单的 GM(1,1) 模型的 MATLAB 程序示例：

% 数据准备
x = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]; % 原始数据
n = length(x); % 数据长度

% 累加生成序列
y = cumsum(x); 

% GM(1,1) 模型建立
z = zeros(1,n-1);
for i = 1:n-1
    z(i) = (y(i) + y(i+1))/2;
end
B = [-z', ones(n-1,1)];
a = B\x';

% 预测未来值
x0 = x(1);
f = @(k) (x0-a(2)/a(1))*exp(-a(1)*(k-1)) + a(2)/a(1);
predict = zeros(1,5);
for i = 1:5
    predict(i) = f(n+i);
end

% 结果展示
disp(['原始数据：', num2str(x)]);
disp(['预测值：', num2str(predict)]);

以上代码实现了对一组简单的数据进行 GM(1,1) 模型的建立和预测。您可以根据自己的数据和需求进行修改和优化。如果您需要更详细的资料和算法描述，可以参考相关的文献和教材。