灰色预测gm(1,1)的模型matlab

可以回答这个问题。灰色预测gm(1,1)是一种基于灰色系统理论的预测模型，可以用于预测非线性、非稳态、小样本的时间序列数据。在Matlab中，可以使用greyest函数进行灰色预测模型的建立和参数估计。

相关问题

gm1n灰色预测模型matlab

灰色GM(1,N)模型是一种用于描述多个变量之间关系和发展的预测模型。该模型以自变量的发展动态为基础，将因变量表现为自变量的函数，以达到预测观察对象的目的。在MATLAB中，可以通过以下步骤实现该模型的预测：

1. 读取数据：使用xlsread函数读取数据文件，将需要预测的因变量存储为A，自变量存储为x0。

2. 紧邻均值生成序列：根据原始数据计算紧邻均值生成序列Z，其中Z(i)为xi(1)的紧邻均值。

3. 原始数据累加：使用双重循环将原始数据一次累加，得到xi(1)的值。

4. 构建GM(1,N)模型：根据公式建立GM(1,N)模型，其中a为常数项，b为参数向量。

5. 预测值计算：使用模型参数计算预测值F，其中F(k)为第k年的预测值。

6. 还原原序列：将预测值与前一年的预测值做差，得到还原原序列的预测数据G。

7. 绘制图表：使用plot函数将真实值和预测值绘制成曲线图，以展示预测结果。

下面是MATLAB代码示例：

clc;
clear all;

[num] = xlsread('C:\Users\Administrator\Desktop\G(1,n)\2011-2018 年地铁运营事故原因因素数据.xlsx')';
A = num(:, 1)';
x0 = num(:, 2:10)';
[n, m] = size(x0);
AGO = cumsum(A);
T = 1;
x1 = zeros(n, m, T);

for k = 2:m
    Z(k) = (AGO(k) - AGO(k-1)) / 2;
end

for i = 1:n
    for j = 1:m
        for k = 1:j
            x1(i, j) = x1(i, j) * x0(i, k);
        end
    end
end

x11 = x1(:, 1:m);
X = x1(:, 2:m)';
Yn = A;
Yn(1) = [];
Yn = Yn';
Z = Z(:, 2:m);
B = [-Z', X];
C = ((B' * B) \ (B' * Yn))';
a = C(1);
b = C(:, 2:n-1);

F = [];
F(1) = A(1);
u = zeros(1, m);

for i = 1:m
    for j = 1:n
        u(i) = u(i) + (b(j) * x11(j, i));
    end
end

for k = 2:m
    F(k) = (A(1) - u(k) / a) * exp(-a * (k-1)) + u(k) / a;
end

G = [];
G(1) = A(1);

for k = 2:m
    G(k) = F(k) - F(k-1);
end

t1 = 2011:2011+m-1;
t2 = 2011:2011+m-1;

plot(t1, A, 'bo--');
hold on;
plot(t2, G, 'r*-');
title('G（1,N）预测结果');
xlabel('年份');
ylabel('事故数量');
legend('真实值', '预测值');

如果需要使用灰色GM(1,N)模型进行预测，可以按照上述步骤将数据导入MATLAB并运行代码即可。需要注意的是，根据具体需求，你可以根据自己的数据进行调整，以获得更准确的预测结果。

gm11灰色预测模型matlab

你好！gm11灰色预测模型是一种常用的预测方法，可以用来处理具有较少数据和不确定性的情况。它基于灰色系统理论，通过建立灰色微分方程来进行预测。在Matlab中，可以使用相关的函数和工具箱来实现gm11灰色预测模型。

具体步骤如下：
1. 导入数据：将要预测的时间序列数据导入Matlab中。
2. 建立灰色微分方程：根据数据序列的特征，选择适当的灰色微分方程模型。
3. 参数估计：通过最小二乘法等方法，估计灰色微分方程中的参数。
4. 模型检验：使用已知数据进行模型检验，评估模型的拟合程度。
5. 预测结果：利用估计得到的参数，对未来的数据进行预测。

在Matlab中，可以使用Grey Prediction Toolbox进行gm11灰色预测模型的实现。该工具箱提供了一系列函数，包括数据导入、模型建立、参数估计和预测等功能。

希望对你有所帮助！如果有任何问题，请随时提问。