本文介绍如何使用Matlab编程实现基于灰色模型GM(1,1)的PM预测。通过数据准备、模型建立和结果展示，展示了灰色模型在处理少样本、非线性和非平稳数据上的应用，尤其适合样本有限的Particulate Matter浓度预测。"
112647403,8753399,C++中BOOL、int、float及指针与零比较解析,"['C++编程', '数据类型', '条件语句', '指针操作']
基于Matlab的灰色模型PM预测
灰色系统理论是一种用于处理少样本、非线性和非平稳数据的数学方法，以其简单且适用于各种领域的预测问题而受到广泛关注。在本文中，我们将探讨如何使用Matlab编程实现基于灰色模型的PM（Particulate Matter）预测。
- 数据准备
首先，我们需要准备用于PM预测的数据。这些数据可以是过去一段时间内的PM浓度观测值。在本例中，我们将使用一个示例数据集。
% 示例数据集
PM = [45, 50, 55, 60, 65, 
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
评论
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
查看更多评论
添加红包
