灰色预测模型是一种用于处理少样本、非线性系统、无法建立精确数学模型的预测方法。下面是一个简单的 MATLAB 实现灰色预测模型的示例代码,以及对代码中每个部分的详细说明。
function [predict, error] = greyPrediction(data, n)
% 实现灰色预测模型的 MATLAB 代码
% 输入参数:
% data - 输入的原始数据序列
% n - 预测步数
% 输出参数:
% predict - 预测结果
% error - 预测误差
% 累加生成序列
accumulatedData = cumsum(data);
% 紧邻均值生成序列
for i = 2:length(data)
newData(i) = (data(i) + data(i-1)) / 2;
end
% 紧邻均值累加生成序列
accumulatedNewData = cumsum(newData);
% 建立紧邻均值累加生成序列的灰色预测模型
X = [-accumulatedNewData(2:end)', ones(length(accumulatedNewData)-1,1)];
Y = accumulatedData(2:end)';
a = (X' * X) \ (X' * Y);
predict = zeros(1, n);
for i = 1:n
predict(i) = (data(1) - a(2)/a(1)) * exp(-a(1)*i) + a(2)/a(1);
end
% 计算预测误差
error = accumulatedData - [data(1), predict(1:end-1)];
error = [data(1), predict(1:end-1)] -
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