多变量灰色预测模型matlab程序

以下是一个多变量灰色预测模型的MATLAB程序示例：

% 假设有3个变量x1,x2,x3，各自有10个样本值
% 将3个变量分别存储在x1,x2,x3三个向量中

x1 = [10, 12, 15, 18, 22, 25, 28, 30, 32, 35];
x2 = [20, 22, 25, 28, 30, 33, 36, 40, 42, 45];
x3 = [30, 32, 35, 38, 40, 43, 46, 50, 52, 55];

% 定义预测步数为4
m = 4;

% 计算累加生成数据矩阵B和向量Y
n = length(x1);
B = zeros(n-1,3);
Y = zeros(n-1,1);
for i = 1:n-1
    B(i,:) = [1/2*(x1(i)+x1(i+1)), 1/2*(x2(i)+x2(i+1)), 1/2*(x3(i)+x3(i+1))];
    Y(i) = x1(i+1);
end

% 计算GM(1,1)模型参数a和u
a = inv(B'*B)*B'*Y;
u = zeros(n,1);
u(1) = x1(1);
for i = 2:n
    u(i) = (x1(1)-a(2)/a(1))*(1-exp(a(1)*(i-1))) + a(2)/a(1);
end

% 对于x2和x3变量，同样使用上述步骤计算GM(1,1)模型参数和预测值

% 对于未来m个时间步长的预测，可以使用灰色模型的预测公式进行计算
for i = n:n+m
    x1(i) = (x1(1)-a(2)/a(1))*(1-exp(a(1)*(i-1))) + a(2)/a(1);
end

% 同样对x2和x3变量进行预测

% 最后，可以将预测结果绘制成图表进行展示
plot(1:n,x1,'b-o',n+1:n+m,x1(n+1:n+m),'r-*');
xlabel('时间');
ylabel('数据');
legend('原始数据','预测数据');

需要注意的是，以上示例程序仅为演示用途，实际使用时需要根据具体情况进行修改。另外，灰色预测模型有多种不同的变体，每个变体的具体实现也可能有所不同。因此，在使用灰色预测模型进行预测时，需要对所选用的具体模型有一定的了解。