灰色预测模型—MATLAB代码 function[px0,rel_err,r,e0]=gm11_test(x0,number) %[px0,ab,rel]=gm11(x0,number) %px0为预测数列，rel_err为平均相对误差,r为相关指数 %默认的number参数为原数组大小 x0=[454957408303111872053547613138882279122419921599495838547116682016345102018560...
灰色预测模型\color{red}灰色预测模型灰色预测模型(Gray Forecast Model)是一种基于小样本数据进行预测的模型。灰色预测模型所需建模信息少,运算方便,建模精度高,在各种预测领域都有着广泛的应用,是处理小样本预测问题的有效工具。 2. 灰色模型介绍 灰色预测模型\color{red}灰色预测模型灰色预测模型(Gray Forecast Model...
Matlab灰色预测模型GM(1,1)代码本程序主要用来计算根据灰色理论建立的模型的预测值 Matlab灰色预测模型GM(1,1)代码 function c7fun73 X0=[2.874 3.278 3.307 3.39 3.679]; AU=c7fun73(X0);a=AU(1);u=AU(2);m2=length(X0); for k=1:1:m2-1 xx1(k+1)=(X0(1)-u/a)*exp(-a*k)+u/a; ...
1、灰色预测模型 GM(1,1)的 matlab 运行代码例 由 19902001 年中国蔬菜产量,建立模型预测 2002 年中国蔬菜产量,并对预测结果作检验 分析建模:给定原始时间 19902001 年资料序列 X(0)(k),对 X(0)(k) 生成 1-AGO(累加)序列 X(1)(k)及 Yn。见下表K 123 45 67891011 12x, (0)X19519 ,19578 ,...
r %灰色关联度向量 [rs,rind]=sort(r,'descend' %对关联度进行降序排序 %该函数用于灰色预测模型,其中x0为列向量,alpha一般取0.5,将第一个数据视为序号为0,k从0开始的序号矩阵 function y=huiseyuce(x0,alpha,k n=length(x0; x1=cumsum(x0; for i=2:n z1(i=alpha*x1(i+(1-alpha*x1(i-1;...
【3】代码详解 本文构建非负实数序列X(0)=(6.45 7.78 9.99 10.03 14.28)，并通过GM(1,1)模型对原始序列进行预测，得到后三期的结果。原始序列在MATLAB中的编码如下所示。1-AGO序列为：相应的连续相邻序列为：GM(1,1)内参数表示的代码如下：将预测次数设定为8(5+3)，则时间响应序列表示为：最...
源代码灰色matlab预测theta序列 functionGM1_1(X0) %formatlong; [m,n]=size(X0); X1=cumsum(X0);%累加 X2=[]; fori=1:n-1 X2(i,:)=X1(i)+X1(i+1); end B=-0.5.*X2; t=ones(n-1,1); B=[B,t];%求B矩阵 YN=X0(2:end); P_t=YN./X1(1:(length(X0)-1))%对原始数据...
灰色理论认为信息不完全系统的行为现象尽管是朦胧的,数据是复杂的,但它具备一定的潜在规律,是有整体功能的。灰色预测就是从杂乱中寻找出规律,从而对系统进行预测。 灰色模型(Grey Models,GM) 通过离散随机数经过生成变为较有规律的生成数,进而直接转化成微分方程的模型。常用模型有GM(1,1)模型、GM(1,N)模型、Ver...
Matlab灰色预测模型GM(1,1)代码 functionc7fun73 X0=[2.8743.2783.3073.393.679]; AU=c7fun73(X0);a=AU(1);u=AU(2);m2=length(X0); fork=1:1:m2-1 xx1(k+1)=(X0(1)-u/a)*exp(-a*k)+u/a; end s=0;xx0(1)=X0(1); forjj=2:1:m2; xx0(jj)=xx1(jj)-xx1(jj-1);...
灰色模型预测GM（1,1）MATLAB程序代码 灰⾊模型预测GM（1,1）MATLAB程序代码 版权所有引⽤请注明出处 function gmcal=gm1(x)%% ⼆次拟合预测GM(1,1)模型 %x = [5999,5903,5848,5700,7884];sizexd2 = size(x,2);%求数组长度 k=0;for y1=x k=k+1;if k>1 x1(k)=x1(k-1)+x(k);%累加...