matlab灰色预测5年代码

以下是使用Matlab实现5年灰色预测的代码示例：

% 输入数据
data = [10 20 30 40 50 60 70 80 90 100];

% 灰色预测
GM(1,:) = data;
for i = 2:6
    X0 = cumsum(data); % 累加生成X0序列
    Z = [X0(1:end-1); ones(1,length(data)-1)]'; % 级比生成Z矩阵
    Y = data(2:end)'; % 生成Y向量
    a = inv(Z'*Z)*Z'*Y; % 计算参数a
    x1 = (data(1)-a(2)/a(1))/exp(a(1)); % 计算得到x1
    GM(i,:) = [x1,cumsum(GM(i-1,1:end-1))+x1]; % GM(2)~GM(6)预测序列
    data = GM(i,:); % 更新原始序列数据以进行下一次预测
end

% 输出结果
disp('灰色预测结果：')
disp(GM(2:end,:))

在此示例中，输入数据为`[10 20 30 40 50 60 70 80 90 100]`，即10年的数据序列。然后使用灰色预测算法进行5年预测，并输出结果。

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matlab 灰色预测模型残差检测 未来5年代码

以下是 Matlab 中使用灰色预测模型进行残差检测并预测未来5年的代码示例：

% 原始数据
data = [138, 143, 151, 158, 166, 172, 178, 184, 188, 191];

% 灰色预测模型
x0 = cumsum(data); % 累加数据
n = length(data); 
for i = 2:n
    z(i-1) = -0.5 * (x0(i) + x0(i-1)); % 紧邻均值生成序列
    B(i-1,:) = [1, -z(i-1)]; % 系数矩阵B
end
Y = data(2:end)';
theta = inv(B'*B)*B'*Y; % 灰色模型参数求解
a = theta(1);
u = theta(2);

% 残差检测
y_predict = zeros(1,n); % 预测值
error = zeros(1,n); % 残差
for i = 1:n
    if i == 1
        y_predict(i) = data(1);
        error(i) = data(1) - y_predict(i);
    else
        y_predict(i) = (data(1)-u/a)*(1-exp(a))*exp(-a*(i-1))+u/a;
        error(i) = data(i) - y_predict(i);
    end
end

% 预测未来5年
for i = 1:5
    y_predict(n+i) = (data(1)-u/a)*(1-exp(a))*exp(-a*(n+i-1))+u/a;
end

% 绘制图像
plot(1:n,data,'o-',1:n,y_predict,'x-',n+1:n+5,y_predict(n+1:end),'-*');
legend('原始数据','预测数据');
xlabel('年份');
ylabel('销量');
title('灰色预测模型残差检测及未来5年预测');

代码说明：

1. 首先定义原始数据 `data`；
2. 然后根据灰色预测模型的原理，生成紧邻均值生成序列和系数矩阵B，并求解灰色模型参数 `a` 和 `u`；
3. 接着，根据灰色预测模型，计算预测值和残差，并利用残差进行检测；
4. 最后，根据灰色预测模型预测未来5年的销量，并绘制图像进行展示。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中需要对数据进行预处理、选择合适的模型以及进行误差分析等步骤。

matlab2021 灰色预测模型残差检测 未来5年代码

灰色预测模型（GM）是一种基于时间序列数据的预测方法，它可以预测未来的趋势和变化。GM模型的核心是灰色系统理论，它可以处理具有不完整、不确定和不充分信息的问题。在GM模型中，残差是评估预测准确性的重要指标。下面是一个matlab代码示例，用于进行灰色预测模型残差检测未来5年的预测：

clear
clc

%输入数据
x = [2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006];
y = [12.1, 13.2, 14.3, 15.4, 16.5, 17.6, 18.7];

%建立GM(1,1)模型
n = length(x);
X1 = cumsum(y);
X2 = (X1 + circshift(X1, [-1 0])) / 2;
X2 = X2(1:end - 1);
B = [-X2', ones(n - 1, 1)];
Yn = y(2:end)';
a = B \ Yn;

%模型检验
y1 = zeros(1, n);
y1(1) = y(1);
for i = 2:n
    y1(i) = (y(1) - a(2) / a(1)) * exp(-a(1) * (i - 1)) + a(2) / a(1);
end
e = y - y1;
delta = abs(e ./ y);
C = max(delta);

%预测未来5年
x2 = [2007, 2008, 2009, 2010, 2011];
y2 = zeros(1, length(x2));
for i = 1:length(x2)
    y2(i) = (y(1) - a(2) / a(1)) * exp(-a(1) * (n - 1 + i)) + a(2) / a(1);
end

%输出结果
disp(['GM(1,1)模型参数: a(1) = ', num2str(a(1)), ', a(2) = ', num2str(a(2))]);
disp(['模型检验结果: C = ', num2str(C)]);
disp(['预测未来5年的结果:']);
disp(y2);

该代码首先输入数据，然后建立GM(1,1)模型并进行模型检验。最后，预测未来5年的结果，并输出结果。你可以根据自己的数据进行调整和修改。