针对你的需求,我将为你提供一个完整的MATLAB程序框架,用于实现灰色预测GM(1,n)模型。这个程序将包括数据输入、预处理、核心算法实现、结果展示和保存等部分。以下是详细的步骤和代码示例: 1. 数据输入 程序开始时,需要用户输入用于预测的特征数据序列和相关因素序列。这些输入数据可以通过GUI界面、命令行输入或其他方式...
令(i=1,2,…,N)的1-AGO序列为Xi(1),其中 生成 的紧邻均值数列: 根据灰色理论对 建立微分方程GM(1,n): 其中,a称为发展系数, 称为驱动系数, 称为驱动项。 引入矩阵向量记号: 采用最小二乘法可求得u: 当(i=1,2,…,N)变化幅度较小时,可得: 解得还原值: MATLAB实现: A=input('请输入原始特征序...
13.1-3 灰色预测 - GM(1,N)是MATLAB科学计算(进阶部分共4章:(已完结)模型分析与算法设计):方差+回归+多元统计+预测模型+神经网络的第37集视频,该合集共计56集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
1) 模型的要求，建立数据矩阵 B 和列向量 Y。使用 MATLAB 自带的线性回归函数\ 求解模型参数 u，然后...
if range(1,1) < exp(-2/(n+2)) | range(1,2)>exp(2/(n+2)) error('级比没有落入灰色模型的范围内') else %空行输出 disp(' '); disp('可以用GM(1,1)建模') end x1 = cumsum(x0) %累加运算 B=[-0.5*(x1(1:n-1)+x1(2:n)),ones(n-1,1)] ...
function GM1_1(X0)format long ;[m,n]=size(X0);X1=cumsum(X0); %累加 X2=[];for i=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)) %对原始数据序列...
灰色预测[GM(1,1) ]MATLAB程序 %本程序主要用来计算根据灰色理论建立的模型的预测值。 %应用的数学模型是GM(1,1)。 %原始数据的处理方法是一次累加法。 y=input('请输入数据');%输入数据请用如例所示形式:[48.7 57.17 68.76 92.15] n=length(y); yy=ones(n,1); yy(1)=y(1); for i=2:n yy(...
小、规律性不强的情况。在Matlab中,我们可以编写程序来实现灰 色预测GM模型。 一、灰色预测GM模型的基本原理 灰色预测GM模型是一种基于累加生成序列的预测方法,通过构建微 分方程来描述数据的生成序列及其变化趋势。GM模型有两个基本模 型:GM(1,1)和GM(2,1)。其中,GM(1,1)是最常用的模型,适用于单 ...
在进行灰色系统预测GM(1,1)模型的MATLAB编程时，需要遵循特定的步骤。首先，清除工作区和命令窗口的内容，使用syms定义符号变量a和b，然后设定一个向量A，包含前五年的数据，这里的数据为174, 179, 183, 189, 207, 234, 220.5, 256, 270, 285。接着，计算序列B的累计和，再通过循环计算中间变量...
matlab程序如下: 数据:x.txt 13.614.0114.5415.6415.6911.5013.0015.1515.3015.0213.7616.3616.9016.5617.3012.4112.7013.9614.0413.462.482.492.562.642.598585901001055565758080657075859012.8015.3016.2416.4017.0515.3018.4018.7517.9519.3012.7114.5014.6615.8815.7014.7815.5416.0316.8717.827.647.567.767.547.7012012513014014080859090954.24.254...