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。

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。

matlab灰色预测模型代码

下面是一个简单的 MATLAB 灰色预测模型示例代码：

% 灰色预测模型
% y(k) = a * x(k) + b

% 数据
x = [1:10];
y = [2.5, 2.8, 2.6, 3.0, 3.3, 3.5, 3.9, 4.2, 4.4, 4.7];

% 灰色预测
n = length(x);
delta = zeros(1, n-1);

% 累加生成数列
for i = 1:n-1
    delta(i) = x(i+1) / x(i);
end

% 累加求和
delta_sum = cumsum(delta);

% 级比平均值
b = (y(1) - delta_sum(1) * y(n) / delta_sum(n)) / (1 - delta_sum(1) / delta_sum(n));
a = (y(n) - b) / x(n);

% 预测
x_predict = [11:15];
y_predict = a * x_predict + b;

% 绘图
plot(x, y, 'o');
hold on;
plot(x_predict, y_predict, '-');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('灰色预测模型');
legend('原始数据', '预测数据');

这段代码实现了灰色预测模型的基本算法，并通过绘图展示了预测结果。你可以根据自己的数据进行修改和调整。