灰色预测模型matlab代码
时间: 2023-11-25 20:13:50 浏览: 35
灰色预测模型是一种基于数据的预测方法,可以通过对现有数据的分析,预测未来的趋势和变化。下面是一个简单的灰色预测模型的 Matlab 代码示例:
```matlab
function [y_pred] = grey_predict(x, y, x_pred)
% 灰色预测函数
% 输入参数:
% x: 自变量数组
% y: 因变量数组
% x_pred: 待预测自变量
% 输出参数:
% y_pred: 预测因变量
% 1. 累加生成数据矩阵
n = length(x);
X_cumsum = cumsum(x);
Y_cumsum = cumsum(y);
Y_cumsum_div_X_cumsum = Y_cumsum ./ X_cumsum;
% 2. 一次累加生成 GM(1,1) 模型
B = [-Y_cumsum_div_X_cumsum(1:n-1) ones(n-1,1)];
Y_pred = Y_cumsum(2:n);
B_trans = B';
a = inv(B_trans*B)*B_trans*Y_pred;
a1 = a(1);
a2 = a(2);
% 3. 模型检验
Y_pred_check = (y(1)-a1)/a2*(1-exp(a2*(1:n-1)))';
e = (Y_pred - Y_pred_check)./Y_pred;
if max(abs(e)) > 0.2
error('模型不可用!');
end
% 4. 预测
y_pred = (y(1)-a1)/a2*(1-exp(a2*(n+x_pred-1)));
```
使用方法:
1. 准备自变量数组 `x` 和因变量数组 `y`,并将待预测自变量 `x_pred` 传入函数 `grey_predict`。
2. 调用函数 `grey_predict`,得到预测因变量 `y_pred`。
注意事项:
1. 在使用灰色预测模型时,需要对模型进行检验,以确保预测结果的准确性。
2. 灰色预测模型只适用于小样本的预测问题,对于大样本预测问题,建议使用其他预测方法。