灰色预测 新陈代谢 matlab

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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相关问题

新陈代谢灰色预测模型 MATLAB

新陈代谢灰色预测模型（GM（1，1））是一种基于灰色系统理论的预测方法，它可以针对小样本、非线性、非平稳和不确定性等问题进行预测。MATLAB是一种强大的计算软件，可以用于实现GM（1，1）模型。

以下是在MATLAB中实现GM（1，1）模型的步骤：

1.导入数据：使用MATLAB的导入数据工具将需要预测的时间序列数据导入MATLAB。

2.数据预处理：对导入的数据进行平滑处理，例如使用移动平均法或指数平滑法。

3.建立GM（1，1）模型：使用MATLAB的灰色预测工具箱中的GM（1，1）模型函数来建立模型。

4.模型检验：使用MATLAB的模型检验工具箱中的函数来检验建立的GM（1，1）模型的合理性和准确性。

5.预测：使用MATLAB的GM（1，1）模型函数进行预测，并将预测结果可视化。

下面是在MATLAB中实现GM（1，1）模型的代码示例：

%导入数据
data = xlsread('data.xlsx');
y = data(:,2);

%数据预处理
y_smooth = smooth(y);

%建立GM(1,1)模型
[model, x0] = gm11(y_smooth);

%模型检验
y_fit = model(x0);
residuals = y_smooth - y_fit;
RMSE = sqrt(mean(residuals.^2));

%预测
x_predict = 2019:2025;
y_predict = predict_gm11(model, x_predict, x0);

%可视化
plot(1:length(y_smooth), y_smooth, 'b', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(1:length(y_fit), y_fit, 'r', 'LineWidth', 2);
plot(length(y_smooth)+1:length(y_predict)+length(y_smooth), y_predict, 'g', 'LineWidth', 2);
legend('原始数据', '拟合数据', '预测数据');
xlabel('时间');
ylabel('数值');
title('GM(1,1)模型预测');

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：

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：

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。