灰色预测代码

本文介绍了一种基于MATLAB实现的灰度预测模型。该模型通过对原始数据进行累加和中间变量计算,最终确定了预测参数,并利用这些参数对未来数据进行了预测。文章还展示了如何通过绘图比较原始数据与预测数据。

clear
syms a b;
c=[a b]';
A=[174 179 183 189 207 234 220.5 256 270 285];
B=cumsum(A);  % 原始数据累加
n=length(A);
for i=1:(n-1)
    C(i)=(B(i)+B(i+1))/2;  % 生成累加矩阵
end
% 计算待定参数的值
D=A;D(1)=[];
D=D';
E=[-C;ones(1,n-1)];
c=inv(E*E')*E*D;
c=c';
a=c(1);b=c(2);
% 预测后续数据
F=[];F(1)=A(1);
for i=2:(n+10)
    F(i)=(A(1)-b/a)/exp(a*(i-1))+b/a ;
end
G=[];G(1)=A(1);
for i=2:(n+10)
    G(i)=F(i)-F(i-1); %得到预测出来的数据
end
t1=1995:2004;
t2=1995:2014;
G, a, b % 输出预测值,发展系数和灰色作用量
plot(t1,A,'o',t2,G)  %原始数据与预测数据的比较

转载于:https://www.cnblogs.com/Xbingbing/p/3323522.html

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