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)] Y=x0(2:n); u=inv(B'*B)*B'*Y %拟合参数 %上述语句可替换为 u=B\Y 【有点不太理解】 % k=10; forecast1 = (x1(1)-u(2)./u(1)).*exp(-u(1).*([0:n-...
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...
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...
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。
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 ...
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 57.1 7 68.76 92.1 5] n=length(y); yy=ones(n,1 ); yy(1 )=y(...
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...
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...