构建GM(1,1)模型，并求出模型参数。最后得到预测序列。【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...
GM(1,1)模型的MATLAB代码 matlab function [a, b, x0_hat, x1_hat] = GM11(x0) % GM11 函数用于计算GM(1,1)模型参数并进行预测 % 输入:x0 - 原始数据序列(列向量) % 输出:a, b - 模型参数 % x0_hat - 预测值(还原后的值) % x1_hat - 预测值的累加生成序列 % 数据长度 n = length...
则X(1)的连续相邻序列Z(1)可表示为: 构建GM(1,1)模型,并求出模型参数。 最后得到预测序列。 【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:...
Matlab实现GM（1,1）模型（源代码）关于这个模型的介绍不想多说了，只是⼀个娱乐⽽已。下⾯是所有的代码，直接粘到你的M⽂件⾥⾯，然后跑就是了。⼀分钱不收。function [ simulation,params] = GM( org )n=length(org);%⼀次累加 for i=1:n acc(i)=sum(org(1:i));end %计算背景值 ...
我大概数了一下,去掉我那些注释和画图,写一个GM(1,1)模型只需要10几行代码。如果你想偷懒,让它更简省,其实还可以更少。 比如累加的时候直接就把背景值算了,少一次循环。当然这种事情其实也没必要做。 至于学术圈里,各种各样的改进模型,尤其背景值改进模型。 你只需要把这段代码 ...
GM(1,1)模型的MATLAB源代码2 Gm（1，1） function[px0,ab,rel]=gm11(x0,number) %[px0,ab,rel]=gm11(x0,number) %px0为预测数列，rel为平均相对误差,rel为平均相对误差(为百分比) %默认的number参数为原数组大小 ifnargin==1%对输入矩阵进行判断，如不是一维列矩阵，进行转置变换 number=max(size(x...
求解GM(1,1)白化微分方程可得到离散解 还原为原始数组,可得到预测模型: 将离散解带入预测模型可得到 下面以一个实例进行此模型的应用 已知2012至2019年的年降水量,预测2020年的降水量。 代码如下: 求均值数列 再用最小二乘法求系数a,b 预测2020年
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; ...
灰色预测模型中最基本的是一次拟合参数模型,即GM(1,1)它是通过对原始数据进行累加生成后,得到规律性较强的序列,再用指数曲线去拟合得到预测值,即累加之后属于指数增长型的数据适合用灰色预测。 2.案例分析 3.原理解析 4.MATLAB源码 %2021/12/6 %公众号:好玩的MATLAB clc;clear;close all %原数据 data=[72.03...
其代码如下: %% %非等间距灰色模型是将观测时间间隔作为权进行处理的,这样可以得到任意时间间隔的预测数据 clc clear%% %输入部分%x0=xlsread('输入数据.xlsx','sheet1');%输入进行分析和处理的数据%t0=xlsread('输入数据.xlsx','sheet2');%输入观测时间间隔(包括要预计的数据的时间间隔,设要预计的个数为 ...