GM（1,1）灰色预测matlab代码

GM（1,1）灰色预测matlab代码如下：

%建立符号变量a(发展系数)和b(灰作用量)
syms a b;
c = [a b]';
%原始数列 A，自己要测的初始数据，根据需求改变即可
A = [8730,7843,7656,7154,7159,8105,8497,9419,8763];
n = length(A);
%对原始数列 A 做累加得到数列 B
B = cumsum(A);
%对数列 B 做紧邻均值生成
for i = 2:n
	C(i) = (B(i) + B(i - 1))/2; 
end
C(1) = [];
%构造数据矩阵 
B = [-C;ones(1,n-1)];
Y = A; Y(1) = []; Y = Y';
%使用最小二乘法计算参数 a(发展系数)和b(灰作用量)
c = inv(B*B')*B*Y;
c = c';
a = c(1); b = c(2);
%预测后续数据
F = []; F(1) = A(1);
%（n+2）代表向后预测两个数，根据需要自己修改
for i = 2:(n+2)
  F(i) = (A(1)-b/a)/exp(a*(i-1))+ b/a;
end
%对数列 F 累减还原,得到预测出的数据
G = []; G(1) = A(1);
for i = 2:(n+2)
  G(i) = F(i) - F(i-1);
end
%输出预测数据
disp('预测数据为：');
G

该模型适合于单向变化（单向递增或单向递减）的数据，对于有波动较多的数据预测效果不好，通常要对GM（1,1）灰色预测模型进行改进，例如常用马尔科夫模型修正GM（1,1）的预测值。

个人建议：用上述代码时，原始数据不要一次输入，分几次输入，预测效果更好。
（如有错误请指正，谢谢！）

最后

以上就是正直哈密瓜为你收集整理的GM（1,1）灰色预测matlab代码的全部内容，希望文章能够帮你解决GM（1,1）灰色预测matlab代码所遇到的程序开发问题。

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