灰色预测 新陈代谢 matlab
时间: 2023-11-02 19:59:07 浏览: 289
灰色预测是一种用于建模和预测数据的方法,其原理是根据数据的规律性进行预测。在这个引用中,使用了灰色模型GM(1,1)进行二次拟合和等维新陈代谢改进预测的程序。该程序使用MATLAB 6.5编写,存储为gm1.m文件。
引用中还包含了一个子函数metabolism_gm11,用于使用新陈代谢的GM(1,1)模型对数据进行预测。该子函数接受原始数据x0和预测期数predict_num作为输入变量,并返回预测值result。
请注意,这段引用提供的代码仅供参考,并不建议直接在自己的论文中使用。在国赛等论文写作中,代码雷同也可能被视为抄袭行为。如果需要使用相关代码,请务必保证与他人的代码不同。
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新陈代谢灰色预测模型 MATLAB
新陈代谢灰色预测模型(MGGM)是一种基于灰色系统理论的预测模型,可用于预测时间序列数据。 MATLAB 中的 mgreyest 函数可以用于建立 MGGM 模型和进行预测。该函数需要输入时间序列数据和预测步数,然后返回模型参数和预测结果。
以下是一个示例代码,展示如何使用 mgreyest 函数建立 MGGM 模型和进行预测:
```matlab
% 导入时间序列数据
data = csvread('data.csv');
% 建立 MGGM 模型
model = mgreyest(data, [1 1], 'c');
% 进行 5 步预测
pred = mforecast(model, data, 5);
% 打印预测结果
disp(pred);
```
在这个示例中,我们首先从一个 CSV 文件中导入时间序列数据,然后使用 mgreyest 函数建立 MGGM 模型。这里我们使用了一阶一次模型([1 1])和常数项('c')作为模型的参数。接着,我们使用 mforecast 函数进行 5 步预测,并打印预测结果。
请注意,使用 MGGM 模型进行预测时,需要根据实际情况选择合适的模型参数,如阶数、常数项等。建立好模型后,还需要对预测结果进行合理性检验。
新陈代谢灰色预测模型 MATLAB代码
下面是新陈代谢灰色预测模型的 MATLAB 代码示例:
```matlab
function [y_pred, GM] = GM11(x)
% 新陈代谢灰色预测模型
% 输入:x-原始序列
% 输出:y_pred-预测序列;GM-模型参数
% 累加生成序列
x1 = cumsum(x);
% 紧邻均值生成序列
n = length(x);
x2 = zeros(1, n-1);
for i = 1:n-1
x2(i) = (x(i) + x(i+1)) / 2;
end
% 建立GM(1,1)模型
B = [-x1', ones(n-1, 1)];
Y = x2';
GM = inv(B' * B) * B' * Y;
a = GM(1);
b = GM(2);
% 预测序列
y_pred = zeros(1, n);
y_pred(1) = x(1);
for i = 2:n
y_pred(i) = (x(1) - b/a) * exp(-a*(i-1)) + b/a;
end
end
```
使用示例:
```matlab
x = [10 20 30 40 50 60 70 80 90];
[y_pred, GM] = GM11(x);
```
其中,`x` 为原始序列,`y_pred` 为预测序列,`GM` 为模型参数。
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