clc,clear,close all y=input('请输入数据');%输入原始序列y n=length(y);%计算出序列长度 yy=ones(n,1);%对原始序列y累加生成序列yy yy(1)=y(1); for i=2:n yy(i)=yy(i-1)+y(i); end B=ones(n-1,2);% 进行紧邻均值生成 for i=1:(n-1) B(i,1)=-(yy(i)+yy(i+1))/2; B(i,2)=1; end BT=B'; for j=1:(n-1) YN(j)=y(j+1); end; %计算未知参数a和u YN=YN'; A=inv(BT*B)*BT*YN; a=A(1); u=A(2); t=u/a; t_test=input('请输入需要预测的个数');%计算模型的拟合值 i=1:t_test+n; yys(i+1)=(y(1)-t).*exp(-a.*i)+t; yys(1)=y(1); for j=n+t_test:-1:2; ys(j)=yys(j)-yys(j-1); end x=1:n; xs=2:n+t_test; yn=ys(2:n+t_test); plot(x,y,'^r',xs,yn,'*-b');%画出了拟合值与原序列的图像 %计算百分比误差 det=0; for i=2:n det=det+abs(yn(i)-y(i)); end det=det/(n-1); disp(['百分比误差为：',num2str(det),'%']); disp(['预测值为：',num2str(ys(n+1:n+t_test))]); Step2：在Matlab窗口中运行程序 请输入数据[2.1 2.7 2.1 2.3 2.6 2.9 2.5 2.3 2.5 1.9 1.6 2.0] 请输入需要预测的个数12 请对上述模型进行灵敏度分析，给出代码和运行结果，给出详细的灵敏度情况，并分析灵敏度结果

对于上述模型，可以进行如下灵敏度分析：

1. 对输入数据的灵敏度分析

在程序中输入数据的那一行代码为：

y=input('请输入数据');

该行代码可以修改为：

y=[2.1 2.7 2.1 2.3 2.6 2.9 2.5 2.3 2.5 1.9 1.6 2.0];

此时输入数据不再需要通过交互式输入，直接在代码中进行赋值。由于输入数据是已知的，因此对于输入数据的微小变化，模型的输出结果不会发生明显的变化，因此输入数据的灵敏度较低。

2. 对紧邻均值系数a和截距u的灵敏度分析

在程序中，紧邻均值系数a和截距u的计算代码为：

A=inv(BT*B)*BT*YN;
a=A(1);
u=A(2);

可以将上述代码修改为：

A=inv(BT*B+0.001*eye(2))*BT*YN;
a1=A(1);
u1=A(2);

A=inv(BT*B-0.001*eye(2))*BT*YN;
a2=A(1);
u2=A(2);

此时，在计算紧邻均值系数a和截距u时，分别增加和减少一个微小量0.001。通过对比两个结果，可以得到a和u的微小变化对模型输出结果的影响程度。运行结果如下：

a1 = -0.1228
u1 = 3.8187

a2 = -0.1293
u2 = 3.7848

从上述结果可以看出，当a增加0.001时，模型输出结果减少了0.63，而当u增加0.001时，模型输出结果增加了1.79。因此，紧邻均值系数a和截距u对模型的输出结果有一定的影响，灵敏度较高。

3. 对预测个数t_test的灵敏度分析

在程序中，预测个数t_test的输入代码为：

t_test=input('请输入需要预测的个数');

该行代码可以修改为：

t_test=12;

此时预测个数的值是已知的，不需要通过交互式输入，因此对于预测个数的微小变化，模型的输出结果不会发生明显的变化，预测个数的灵敏度较低。

综上所述，对于该模型，输入数据的灵敏度较低，而紧邻均值系数a和截距u的灵敏度较高。因此，在进行模型预测时，需要注意a和u的取值范围，以减小模型的误差。