1、点击加载数据,选择数据excel文件 2、输入参数 3、点击开始计算按键 4、结果 GUI主要程序如下 function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton1 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles...
灰色系统GM(2,1)MATLABmatlab函数 function [x0f,c,error1,error2]=GM21(X0,k,X00)% 建⽴立函数 [X,c,error1,error2]=example9_3_2_3(X0,k) %X00为假设的X0的第0个数值 % 其中X0为输⼊入序列，k为预测⻓长度，% X为预测输出序列，c为后验差检验数，error1为残差，error2为相对误差 ...
之前介绍了基于MATLAB的guide制作的灰色预测模型GM(2,1)计算的GUI界面,但是随着MATLAB版本的更新,之后的版本不再支持guide制作的GUI界面,因此我基于MATLAB App Designer将灰色预测GM(2,1)模型修改成App,这样可以兼容2016之后的版本,也不受最新版本的限制。 基于MATLAB的灰色预测GM(2,1)计算APP的运行界面如下: 点击导...
灰色模型MATLAB程序(edited by 赵英文)一 GM(1,1) clc,clear x0=[71.1 72.4 72.4 72.1 71.4 72.0 71.6];%注意这里为列向量,相应所给数据 n=length(x0); lamda=x0(1:n-1)./x0(2:n) %计算级比 range=minmax(lamda) %计算级比的范围 x1=cumsum(x0); %累加运算 B=[-0.5*(x1(1:n-1)+x1...
matlab代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 clc,clear x0=[41,49,61,78,96,104];n=length(x0);x1=cumsum(x0);a_x0=diff(x0);a_x0=[0,a_x0]fori=2:nz(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));endB=[-x0(2:end)',-z(2:end)',ones(n-1,1)];Y=a_x0(2:end)';...
1. GM(1,1)模型 知识点 例题 代码实现 上机课作业,可人为输入数据与预测年数,并作出图来。 % GM(1,1)模型 clc,clear x0 = input('请输入一个列向量数组:') k = input('请输入预测年数:') % x0 = [124761 125786 126743 127627 128453 129227 129988 130756 131448]' 输入数据 注意这里为列向量...
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...
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：最后可得到原始序列的预测值：【英语学习】Grey system theory was founded by the famous Chinese scholar Professor Deng Julong. It is an original ...
GM(2,1) 理论推导: 例子: matlab代码: clc,clear x0=[41,49,61,78,96,104]; n=length(x0); x1=cumsum(x0); a_x0=diff(x0); a_x0=[0,a_x0] fori=2:n z(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1)); end B=[-x0(2:end)',-z(2:end)',ones(n-1,1)]; ...
基于你提供的信息和要求,我将为你提供MATLAB环境下实现GM(1,1)灰色预测模型的详细步骤和代码。以下是分点回答: 1. 明确灰色预测模型GM(1,1)的基本原理和步骤 GM(1,1)模型是一种基于灰色系统理论的预测模型,适用于小样本数据的时间序列预测。其基本原理和步骤包括: 数据累加生成:通过对原始数据进行累加生成,减弱...