文章介绍了使用灰度模型进行房价预测的方法，通过MATLAB源码展示了如何基于历史房价数据建立灰度微分方程并预测未来房价。强调了数据质量和特征提取对预测准确性的影响。
基于灰度模型的房价预测及其MATLAB源码
房价预测一直是房地产市场中的重要问题之一。利用合适的模型进行准确的房价预测可以帮助投资者、房地产开发商和政府等利益相关方做出明智的决策。在本文中，我们将介绍一种基于灰度模型的房价预测方法，并提供相应的MATLAB源码。
灰度模型是一种经典的时间序列预测方法，它基于系统的历史数据，通过建立灰度微分方程来预测未来的发展趋势。在房价预测中，我们可以将房价视为一个时间序列，根据过去的房价数据来预测未来的房价走势。
以下是基于灰度模型的房价预测的MATLAB源码示例：
% 读取历史房价数据
data = xlsread('房价数据.xlsx'); % 假设数据存储在Excel文件中
price = data(
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