灰色预测模型matlab程序
%灰色模型预测是在数据不呈现一定规律下可以采取的一种建模和预测方法，其预
测数据与原始数据存在一定的规律相似性
%下面程序是灰色模型GM(1,1)程序二次拟合和等维新陈代谢改进预测程
序,matlab6.5
,使用本程序请注明，程序存储为gm1.m
[48,];gm1(x);&
%二次拟合预测GM(1,1)模型
gmcal=gm1(x)
size(x,2);
%求数组长度
x1(k)=x1(k-1)+x(k);
z1(k-1)=-0.5*(x1(k)+x1(k-1));&&
%z1维数减1，用于计算B
yn1(k-1)=x(k);
x1(k)=x(k);
%x1,z1,k,yn1
sizez1=size(z1,2);
%size(yn1);
ones(1,sizez1)';
YN = yn1';&&
B=[z2 z3];
au0=inv(B'*B)*B'*YN;
au = au0';
afor = au(1);
ufor = au(2);
au(2)./au(1);
�or,ufor,ua
%输出预测的& a u
和 u/a的值
constant1 =
x1t1 = 'x1(t+1)';
estr = 'exp';
tstr = 't';
leftbra = '(';
rightbra = ')';
%constant1,afor1,x1t1,estr,tstr,leftbra,rightbra
strcat(x1t1,'=',num2str(constant1),estr,leftbra,num2str
(afor1),tstr,rightbra,'+',leftbra,num2str(ua),rightbra)
%输出时间响应方程
%******************************************************
for y2 = x1
k2 = k2 + 1;
if k2 & k&
ze1(k2) = exp(-(k2-1)*afor);&
size(ze1,2);
ones(1,sizeze1)';
G=[ze1' z4];
au20=inv(G'*G)*G'*X1;
au2 = au20';
%z4,X1,G,au20
Aval = au2(1);
Bval = au2(2);
%Aval,Bval
%输出预测的&
strcat(x1t1,'=',num2str(Aval),estr,leftbra,num2str
(afor1),tstr,rightbra,'+',leftbra,num2str(Bval),rightbra)
%输出时间响应方程
nfinal = sizexd2-1 +
%决定预测的步骤数5&
这个步骤可以通过函数传入
%nfinal = sizexd2 - 1 +
%预测的步骤数
k3=1:nfinal
x3fcast(k3) = constant1*exp(afor1*k3)+
%一次拟合累加值
k31=nfinal:-1:0
x31fcast(k31+1) = x3fcast(k31)-x3fcast(k31-1);
&&&&&&&&&&&
x31fcast(k31+1) = x3fcast(k31)-x(1);
&&&&&&&&&&&
x31fcast(k31+1) = x(1);
%一次拟合预测值
k4=1:nfinal
x4fcast(k4) = Aval*exp(afor1*k4)+B
k41=nfinal:-1:0
x41fcast(k41+1) = x4fcast(k41)-x4fcast(k41-1);
&&&&&&&&&&&
x41fcast(k41+1) = x4fcast(k41)-x(1);
&&&&&&&&&&&
x41fcast(k41+1) = x(1);
x41fcast,x
%二次拟合预测值
%***精度检验p
C************//////////////////////////////////
for y5 = x
k5 = k5 + 1;
if k5 & sizexd2&
err1(k5) = x(k5) - x41fcast(k5);&
xavg = mean(x);
mean(err1);
%err1平均值
s1total = 0 ;
for y5 = x
k5 = k5 + 1;
if k5 & sizexd2&
s1total = s1total + (x(k5) - xavg)^2;&
s1suqare = s1total ./
sqrt(s1suqare);
%s1suqare,s1sqrt
%s1suqare&
残差数列x的方差& s1sqrt
为x方差的平方根S1
s2total = 0 ;
for y5 = x
k5 = k5 + 1;
if k5 & sizexd2&
s2total = s2total + (err1(k5) - err1avg)^2;&
s2suqare = s2total ./
%s2suqare&&
残差数列err1的方差S2
Cval = sqrt(s2suqare ./
s1suqare);
%nnn = 0.6745 *
%Cval& C检验值
pnum = 0 ;
for y5 = x
k5 = k5 + 1;
if abs( err1(k5) - err1avg ) & 0.6745 *
pnum = pnum + 1;
%ppp = abs( err1(k5) - err1avg )&&&&
pval = pnum ./
x41fcast(1:6)
%预测结果为区间范围&
预测步长和数据长度可调整程序参数进行改进
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数学建模+灰色预测模型+MATLAB
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多变量灰色预测模型算法的Matlab程序
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怎么运行不了啊？？？
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求指教啊。。。
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不错的文件
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通过数模研讨会预测16年赛题十天集训，提升获奖率大象老师精讲历年国赛优秀论文在学习中获得突破和提高帮助学生在国赛中取得理想成绩。呵呵呵
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好动西。值得学习
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谢谢楼主正好需要这个！
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升级&&23.67%当前用户组为 高中生当前积分为 371, 升到下一级还需要 229 点。TA的每日心情开心 18:19签到天数: 102 天[LV.6]常住居民II自我介绍本人是在校学生，即将参加有史以来的第一场国赛，希望能在这里获得帮助。
给个回复，养成好习惯
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建模必备，谢谢分享！
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