灰色预测MATLAB程序

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灰色预测程序

利用MATLAB编程预测2003年中国蔬菜产量，并对预测结果做残差检验和后验差检验，程序如下：function [X,c,error1,error2]=GM11(X0,k)% 建立函数[X,c,error1,error2]=GM11(X0,k)% 其中X0为输入序列，k为预测长度，% X为预测输出序列，c为后验差检验数，error1为残差，error2为相对误差format long;n=length(X0);X1=[];X1(1)=X0(1);for i=2:nX1(i)=X1(i-1)+X0(i); %计算累加生成序列endfor i=1:n-1B(i,1)=-0.5*(X1(i)+X1(i+1)); %计算B，Y nB(i,2)=1;Y(i)=X0(i+1);endalpha=(B'*B)^(-1)*B'*Y'; %做最小二乘估计a=alpha(1,1);b=alpha(2,1);d=b/a; %计算时间响应函数参数c=X1(1)-d;X2(1)=X0(1);X(1)=X0(1);for i=1:n-1X2(i+1)=c*exp(-a*i)+d;X(i+1)=X2(i+1)-X2(i); %计算预测序列endfor i=(n+1):(n+k)X2(i)=c*exp(-a*(i-1))+d; %计算预测序列X(i)=X2(i)-X2(i-1);endfor i=1:nerror(i)=X(i)-X0(i);error1(i)=abs(error(i)); %计算残差error2(i)=error1(i)/X0(i); %计算相对误差endc=std(error1)/std(X0); %计算后验差检验数作业陕西省农业总产值数据如下年份 1985 1986 1987 1888 1989 1990 1991 1992 1993 1994 总产值 62.9 58.8 61.4 87.2 104.9 124.8 110.7 129.0 155.3 219.03请建立灰色系统GM （1，1）模型，并预测1995-1997三年的农业总产值在命令行输入：X0=[62.9 58.8 61.4 87.2 104.9 124.8 110.7 129.0 155.3 219.03]; k=3;[X,c,error1,error2]=GM11(X0,k) plot(1985: 1994,X0,'g*-') hold onplot(1985:1997,X)1984198619881990199219941996199850100150200250300350奥运会金牌中国预测 X0=[15,5,16,16,28,32,51,38];[X,c,error1,error2]=GM11(X0,k) plot(1:8,X0,'g*-') hold on plot(1:9,X)123456789X0=[5,16,16,28,32,51,38]; k=1;[X,c,error1,error2]=GM11(X0,k) plot(1:7,X0,'g*-') hold on plot(1:8,X)12345678X0=[16,16,28,32,51,38]; k=1;[X,c,error1,error2]=GM11(X0,k) plot(1:6,X0,'g*-') hold onplot(1: 7,X)1234567X0=[16,28,32,51,38]; k=1;[X,c,error1,error2]=GM11(X0,k) plot(1:5,X0,'g*-') hold on plot(1:6,X)1 1.52 2.53 3.54 4.555.56X0=[28,32,51,38]; k=1;[X,c,error1,error2]=GM11(X0,k) plot(1:4,X0,'g*-') hold on plot(1:5,X)1 1.52 2.53 3.54 4.55X0=[32,51,38]; k=1;[X,c,error1,error2]=GM11(X0,k) plot(1:3,X0,'g*-') hold on plot(1:4,X)1 1.52 2.53 3.54。

灰色预测MATLAB程序

作用：求累加数列、求a b的值、求预测方程、求残差clc %清屏，以使结果独立显示x=[ ];format long; %设置计算精度if length(x(:,1))==1 %对输入矩阵进行判断，如不是一维列矩阵，进行转置变换 x=x';endn=length(x); %取输入数据的样本量z=0;for i=1:n %计算累加值，并将值赋予矩阵bez=z+x(i,:);be(i,:)=z;endfor i=2:n %对原始数列平行移位y(i-1,:)=x(i,:);endfor i=1:n-1 %计算数据矩阵B的第一列数据c(i,:)=*(be(i,:)+be(i+1,:));endfor j=1:n-1 %计算数据矩阵B的第二列数据e(j,:)=1;endfor i=1:n-1 %构造数据矩阵BB(i,1)=c(i,:);B(i,2)=e(i,:);endalpha=inv(B'*B)*B'*y; %计算参数矩阵即a b的值for i=1:n+1 %计算数据估计值的累加数列，如改为n+1为n+m可预测后m-1个值ago(i,:)=(x(1,:)-alpha(2,:)/alpha(1,:))*exp(-alpha(1,:)*(i-1))+alpha(2,:)/alpha(1,: );%显示输出预测值的累加数列endvar(1,:)=ago(1,:) %显示输出预测值for i=1:n %如改n为n+m-1，可预测后m-1个值var(i+1,:)=ago(i+1,:)-ago(i,:); %估计值的累加数列的还原，并计算出下一预测值endfor i=1:nerror(i,:)=x(i,:)-var(i,:); %计算残差endc=std(error)/std(x); %调用统计工具箱的标准差函数计算后验差的比值c ago %显示输出预测值的累加数列alpha %显示输出参数数列var %显示输出预测值error %显示输出误差c %显示后验差的比值作用：数据处理判断是否可以用灰色预测、求级比、求累加数列、求a b的值、求预测方程clc,clearx0=[ ]'; %注意这里为列向量n=length(x0);lamda=x0(1:n-1)./x0(2:n) %计算级比range=minmax(lamda') %计算级比的范围x1=cumsum(x0) %累加运算B=[*(x1(1:n-1)+x1(2:n)),ones(n-1,1)];Y=x0(2:n);u=B\Y %拟合参数u(1)=a,u(2)=bx=dsolve('Dx+a*x=b','x(0)=x0'); %求微分方程的符号解x=subs(x,{'a','b','x0'},{u(1),u(2),x0(1)}) %代入估计参数值和初始值yuce1=subs(x,'t',[0:n-1]); %求已知数据的预测值y=vpa(x,6) %其中的6表示显示6位数字yuce=[x0(1),diff(yuce1)] %差分运算，还原数据。

灰色预测模型matlab程序精确版

%x=[1019,1088,1324,1408,1601];gm1(x); 测试数据%二次拟合预测GM(1,1)模型function gmcal=gm1(x)if nargin==0x=[1019,1088,1324,1408,1601]endformat long gsizex=length(x);%求数组长度k=0;for y1=xk=k+1;if k>1x1(k)=x1(k-1)+x(k);%累加生成z1(k-1)=-0.5*(x1(k)+x1(k-1));%z1维数减1，用于计算Byn1(k-1)=x(k);elsex1(k)=x(k);endend%x1,z1,k,yn1sizez1=length(z1);%size(yn1);z2 = z1';z3 = ones(1,sizez1)';YN = yn1'; %转置%YNB=[z2 z3];au0=inv(B'*B)*B'*YN;au = au0';%B,au0,auafor = au(1);ufor = au(2);ua = au(2)./au(1);%afor,ufor,ua%输出预测的 a u 和 u/a的值constant1 = x(1)-ua;afor1 = -afor;x1t1 = 'x1(t+1)';estr = 'exp';tstr = 't';leftbra = '(';rightbra = ')';%constant1,afor1,x1t1,estr,tstr,leftbra,rightbrastrcat(x1t1,'=',num2str(constant1),estr,leftbra,num2str(afor1),tstr,rightbra,'+ ',leftbra,num2str(ua),rightbra)%输出时间响应方程%******************************************************%二次拟合k2 = 0;for y2 = x1k2 = k2 + 1;if k2 > kelseze1(k2) = exp(-(k2-1)*afor);endend%ze1sizeze1=length(ze1);z4 = ones(1,sizeze1)';G=[ze1' z4];X1 = x1';au20=inv(G'*G)*G'*X1;au2 = au20';%z4,X1,G,au20Aval = au2(1);Bval = au2(2);%Aval,Bval%输出预测的 A,B的值strcat(x1t1,'=',num2str(Aval),estr,leftbra,num2str(afor1),tstr,rightbra,'+',lef tbra,num2str(Bval),rightbra)%输出时间响应方程nfinal = sizex-1 + 1;（其中+1可改为+5等其他数字，即可预测更多的数字）%决定预测的步骤数5 这个步骤可以通过函数传入%nfinal = sizexd2 - 1 + 1;%预测的步骤数 1for k3=1:nfinalx3fcast(k3) = constant1*exp(afor1*k3)+ua;end%x3fcast%一次拟合累加值for k31=nfinal:-1:0if k31>1x31fcast(k31+1) = x3fcast(k31)-x3fcast(k31-1);elseif k31>0x31fcast(k31+1) = x3fcast(k31)-x(1);elsex31fcast(k31+1) = x(1);endendendx31fcast%一次拟合预测值for k4=1:nfinalx4fcast(k4) = Aval*exp(afor1*k4)+Bval;end%x4fcastfor k41=nfinal:-1:0if k41>1x41fcast(k41+1) = x4fcast(k41)-x4fcast(k41-1);elseif k41>0x41fcast(k41+1) = x4fcast(k41)-x(1);elsex41fcast(k41+1) = x(1);endendendx41fcast,x%二次拟合预测值%***精度检验p C************////////////////////////////////// k5 = 0;for y5 = xk5 = k5 + 1;if k5 > sizexelseerr1(k5) = x(k5) - x41fcast(k5);endend%err1%绝对误差xavg = mean(x);%xavg%x平均值err1avg = mean(err1);%err1avg%err1平均值k5 = 0;s1total = 0 ;for y5 = xk5 = k5 + 1;if k5 > sizexelses1total = s1total + (x(k5) - xavg)^2;endends1suqare = s1total ./ sizex;s1sqrt = sqrt(s1suqare);%s1suqare,s1sqrt%s1suqare 残差数列x的方差 s1sqrt 为x方差的平方根S1 k5 = 0;s2total = 0 ;for y5 = xk5 = k5 + 1;if k5 > sizexelses2total = s2total + (err1(k5) - err1avg)^2; endends2suqare = s2total ./ sizex;%s2suqare 残差数列err1的方差S2Cval = sqrt(s2suqare ./ s1suqare);Cval%nnn = 0.6745 * s1sqrt%Cval C检验值k5 = 0;pnum = 0 ;for y5 = xk5 = k5 + 1;if abs( err1(k5) - err1avg ) < 0.6745 * s1sqrtpnum = pnum + 1;%ppp = abs( err1(k5) - err1avg )elseendendpval = pnum ./ sizex;pval%p检验值%arr1 = 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运行结果x =1019 1088 1324 1408 1601ans =x1(t+1)=8908.4929exp(0.11871t)+(-7889.4929)ans =x1(t+1)=8945.2933exp(0.11871t)+(-7935.7685)x31fcast =Columns 1 through 31019 1122.89347857097 1264.43142178303 Columns 4 through 61423.80987235488 1603.27758207442 1805.36675232556 x41fcast =Columns 1 through 31019 1118.05685435129 1269.65470492098 Columns 4 through 61429.69153740195 1609.90061644041 1812.82460377782 x =1019 1088 1324 1408 1601Cval =0.139501578334155 pval =1。

灰色预测MATLAB程序

灰色预测专设工⑼他QA—叫吋)为原始数列.其1次累❖加生成数列为恥=妙①曲⑵，…卅何),其中X° 仇)二工* ° (0.址=1=2= -:n5-1卷定义卫的决导数为d(k) = *町(上)=x 叫咼-x cl)(Jt-l).令为数列工①的邻值生成数列.即却(去)=^(*) + (1- a)x0)(t-lX于是定义GM (L 1)的灰微分方程模型为d(k)-血⑴住)=K即或严＞(£) + “尹⑻=人⑴在式(1)中』。

＞(灼称为灰导数，我称为发展系数, 弧称为白化背景值，b称为灰作用量乜将时刻表殳二2「3「/代入(1)式有V!1「—ay=代⑶ B =Ib*- :X闵0)-Z，：］(K)1于是G\I <1»1）複至可表示为Y = Bu.現在问题归结为求sb 在值。

用一元线性回归・即最小二秦法求它们的活计值为注二实陌上回归分析中求估计值是用软件计尊的・有标准程序求解，iOmaClab 等。

GM <1» 1>的白化晏対于G\I <1> 1）的灰微分方程（1） >如果将灰导数打（Q 的时刻视为连绫变里"则x°）视为时问（函数卅⑺,于是*〉（Q 対血于导数里级心2 >白化背臬值申的对应于导数卅⑴。

于是G\I （1，1）的坝徽分方樂対应于的白微分方程为内・则数堀列X©可以塗互G\I <19 1）且可以进行页色预测。

否朋，対数摄做适当的克换处理■如平移叢换:取C 使得鞍据列严伙）=工⑴伙）+ G 上=1,2,…,的级比都華住可吝禎盖内。

心⑴⑴ + o?i> (r)二◎ dr<2)GM mi ）质色预测的步骤1 •教摇的枪绘与处連为了ftilGAl （1,1）建複方法的可行性，亲要为已知期S 做必要的检蛉处理。

设原始教据列为了逛=（乂°（1）*6（2）严炉00； >计算数列的级比如果所有的级比都落在可容覆盖区间 • fc =A-2,3"・如果対所有的|p 伙)|<0・1 -则认为达到较高的要求,否则若旳所有的|。

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灰色预测心设尹曲⑴#为原始数列，其1次累＜加生成数列为炉=(孝①宀2\S,其中©=2^°:⑺卫=12…止i-1尋定文沙的灰导数为d(Jt)=玄㈣(Jt)=尤⑴的-工⑴(*-1).令尹为数列壬⑴的邻值生成数列，即尹)(町=加小(町十(1—a)x山(k-1).于是定文GM(1T1)的灰微分方程模型为d(k)+az①(上)=&_即或.严⑹+盘⑴懐)=乩⑴在式(1)中口①的称为灰导数’熬称为发展系数'弧称为白化背景值，b称为灰作用量。

将时刻表庄=23…用代入(O式有j<0)(2)-az⑴(2)=工®⑶—俺叫巧=»于是GMIL)樫型可表示为r=现在问题归结为求巧h在值。

用一元绒性回归，即最小二垂進求它们的估计值住=[]卜护跖护F奕厢上回归分析中求诂计值是用软件计算的，有标淮程博求解，如山訥甜等。

GM(1.1)的白化型对于的(1-1)的获微分方程⑴，如果将解导教矿悶的时報=%…屮观対连续叢里"则工⑴衩为时间i函敕卅®,于是-<'W耐应于导敕重级必％),白化背杲值刃(時对应于导數申⑴。

于是GM(1，1)的换微分方嗨对应于的白微分方程为写®4曲％「)=也⑵GAI(1>1)换色预刪的步叢1-數堀的椅噓弓处理为了保证©M(B1)屋複方达的可行性・需要対已却皴堀锁必要的检峻处Ho 设療皓数攥列为了-计算埶列的级比如果所有的级比都落在可容覆盖区间盂-內・则數摒列X糾可咲建立G*ICL-1)複型且可以避行页色预测。

否则，丙軌据懺适当的叢换处理，如平移銮换：取C使得敕培列严⑹二工蚀盘)+匚用二12…”的级比都落在可啓禎盖内。

(1)残差檢验：计算相对薙差Z 建立GM (L T 1)複型不妬设少弋以m 叫唠霸足上面的要求，以它芮議堀列建立GM(1>1)型蛊(仍(i)+血C1\A)=b ・用回归分祈求得目上的估计值"于是相应的白化模型为气^十小卄工解为工叱)=0)①—勺中1-色-⑶ 应Q于是停到预测值壬⑴(上+1)=0叫1)一勺>加+仝血二12…卫一1=aa伙而相应地得到预«=x co \t +1)=x 0)(t+l)-x a)(i)3i =1,2,-?n-l ?如果对所有的^<0.1・则认为达到鞭嵩的要求：否则，若耐所有的|^)1<0^，则认対达到一般要求©(2)级比偏差値桧验：计算能)=1-呂学©如果对所有的|，则认为达列较高的要求孑吾则若对斫有的，则认为达到一般要求O灰色预测计算实例^…;=:=-■■■■昏例北方某城市1986—1992年道路交通噪声平均声级数据见表6序号年吶寺表拆市近年来交通噪声数据[眶(应)]二諾;二319S872.4第—爭:级比检验建立丢通噪屛均声级数锯时间序列如下：4198972.1j 1990?1.4 619?17201199771.6艸=(•严①卫购(2)厂卅⑺) =(711,72.4.71.4,72.1.71.4,7UQ.71.6)些(1)求级比k(k)忠防护住T)2=(几⑵山⑶.…也⑺)g=(0.982JJ.0042J.0098-0.9917J.0056)(2)级比判断由于所有的X.(10e[0.982J.009S],k=2,3.6故可以用双0)作满意的GM(1,1)建模’第二步：GM(1,1)建模(1)对原始数据X®作一次累加，即卞⑴=(71.L143.5215.9.288359.4.431.4,503)(2)构造数据矩阵B及数据向量Y-2)—H 弋3/>1⑶讦算1T心求解得F'⑴=(工倒〔1〉_-)e 弋Q f+-1*^+1)=0＜l,U)--)£-t +-=-3092^--^+31000⑶求生咸数列值歸型齊看:n令“is 那血由上面的碉醯数可甲得，其中取菱由龙⑴(i}=恥壮曲5加得丁I —"炉閃=进悶-进德-尊(71儿72.4.72.2:72.1:71.9:71.7,71.6)^}=(s"a ＞亍⑴⑵，…，网⑺A＜第三步;模型检验•＞模型的各种检验指标值的计算结果见表工 •t*表7GM(1检验表＜序号年俯原始值模型值残差相对误差级比偏差•>1 19S6 71.1 71.1<219S7 72.4 72.4 -0.0057 0.01%0.0023 <3 19S S 72.4 72.2 0.163S 0.23%0.0203 •>4 19S9 72.1 72.1 0.0329 0.05%-O.(K H8 •>5199071.4 71.9 -0-49S4 0.7%-0.0074 <61991 72.0 71.7 0.21599 037%0.0107<71992 71.6 71.6 0.037S0.05%-0.0032于是得到目=山的餡,立欖型7-B)'1B TY=(dt0.0023 72.6573dt+0.002ix (1>=72.657^心经验证・该模型的精度较高.可进行预测和预报计算的Matlab 程序如下:仃坝测和预报n=length(x); z=0;%取输入数据的样本量for i=1:nz=z+x(i,:)be(i,:)=z; %计算累加值，并将值赋予矩阵beend for i=2:n %对y(i-1,:)=x(i,:)%对原始数列平行移位 endfor i=1：n-1%计算数据矩阵B 的第一列数据c(i,:)=-0.5*(be(i,:)+be(i+1,:)); clCjdearxO=[71H 72.472A 72J71477m c n.lengthtxO)；*'b%注意这里为列帖lamda =xD(l ：n-1),A0(2：n)%计算级比range =minmaxflamda f )%计算级比的范阖 X1=cumsum(xO)；%累加运算B=['0,5*(xl(l ；n ^l)+xl(2:n))t ones(n -1,1)]TY 二甸(2：町；口=B\Y%拟合参数u(l>=a .u(2)=bx=dsolve (+a 'x =b\f x(0)-xO^J ；%求徴分方程的特号解x =subs(xJ*a\,b r /xO ，Mu(l)P u(2)t xO(l)|)i%代入荷计痹擞值和初蜡值yucel =subs %求巳知数擁的扳测位y-vpa(x,6)奄其中的石表示显不白位数字yuce=[x0(l)T diff(yucel)]%羔分运算，还原数据 epsiIon=-yuce%计算战羞作用：求累加数列、求ab 的值、求预测方程、求残差clc %清屏，以使结果独立显示x=[71.172.472.472.171.472.071.6]; format long ;%设置计算精度if length(x(:,1))==1%对输入矩阵进行判断，如不是一维列矩阵，进行转置变换x=x endM.I-JTVorhlllst 模型endfor j=1:n-1%计算数据矩阵B的第二列数据e(j,:)=1;endfor i=1:n-1%构造数据矩阵BB(i,1)=c(i,:);B(i,2)=e(i,:);endalpha=inv(B'*B)*B'*y;%计算参数矩阵即ab的值for i=1:n+1%计算数据估计值的累加数列，如改为n+1为n+m可预测后m-1个值ago(i,:)=(x(1,:)-alpha(2,:)/alpha(1,:))*exp(-alpha(1,:)*(i-1))+alpha( 2,:)/alpha(1,:);%显示输出预测值的累加数列endvar(1,:)=ago(1,: )for i=1:n%显示输出预测值%如改n为n+m-1，可预测后m-1个值var(i+1,:)=ago(i+1,:)-ago(i,:);%估计值的累加数列的还原，并计算出下一预测值endfor i=1:nerror(i,:)=x(i,:)-var(i,:);%计算残差endc=std(error)/std(x);%调用统计工具箱的标准差函数计算后验差的比值cago alpha var%显示输出预测值的累加数列%显示输出参数数列%显示输出预测值error %显示输出误差c %显示后验差的比值作用：数据处理判断是否可以用灰色预测、求级比、求累加数列、求ab的值、求预测方程clc,clearx0=[71.172.472.472.171.472.071.6]';%注意这里为列向量n=length(x0);lamda=x0(1:n-1)./x0(2:n)%计算级比range=minmax(lamda')%计算级比的范围x1=cumsum(x0)%累加运算B=[-0.5*(x1(1:n-1)+x1(2:n)),ones(n-1,1)];Y=x0(2:n);u=B\Y%拟合参数u(1)=a,u(2)=bx=dsolve('Dx+a*x=b','x(0)=x0');%求微分方程的符号解x=subs(x,{'a','b','x0'},{u(1),u(2),x0(1)})%代入估计参数值和初始值yuce1=subs(x,'t',[0:n-1]);%求已知数据的预测值y=vpa(x,6)%其中的6表示显示6位数字yuce=[x0(1),diff(yuce1)]%差分运算，还原数据。

灰色理论预测模型及GM(1,1)matlab程序

灰色理论预测模型及GM(1,1)matlab程序灰色预测方法简介灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。

灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。

其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。

通过对原始数据的整理寻找数的规律，分为三类：a、累加生成：通过数列间各时刻数据的依个累加得到新的数据与数列。

累加前数列为原始数列，累加后为生成数列。

b、累减生成：前后两个数据之差，累加生成的逆运算。

累减生成可将累加生成还原成非生成数列。

c、映射生成：累加、累减以外的生成方式。

建模步骤a、建模机理b、把原始数据加工成生成数；c、对残差（模型计算值与实际值之差）修订后，建立差分微分方程模型；d、基于关联度收敛的分析；e、gm模型所得数据须经过逆生成还原后才能用。

f、采用“五步建模（系统定性分析、因素分析、初步量化、动态量化、优化）”法，建立一种差分微分方程模型gm(1,1）预测模型。

GM(1,1)程序：% 本程序主要用来计算根据灰色理论建立的模型的预测值。

% 应用的数学模型是GM(1,1)。

% 原始数据的处理方法是一次累加法。

clear;clc;% load ('data.txt');% y=data';y=[3 4 5 4 7 7];n=length(y);yy=ones(n,1);yy(1)=y(1);for i=2:nyy(i)=yy(i-1)+y(i);endB=ones(n-1,2);for i=1:(n-1)B(i,1)=-(yy(i)+yy(i+1))/2;B(i,2)=1;endBT=B';for j=1:n-1YN(j)=y(j+1);endYN=YN';A=inv(BT*B)*BT*YN;a=A(1);u=A(2);t=u/a;t_test=input('请输入需要预测个数：');i=1:t_test+n;yys(i+1)=(y(1)-t).*exp(-a.*i)+t;yys(1)=y(1);for j=n+t_test:-1:2ys(j)=yys(j)-yys(j-1);endx=1:n;xs=2:n+t_test;yn=ys(2:n+t_test);plot(x,y,'^r',xs,yn,'*-b');det=0;for i=2:ndet=det+abs(yn(i)-y(i));enddet=det/(n-1);disp(['百分绝对误差为：',num2str(det),'%']); disp(['预测值为：',num2str(ys(n+1:n+t_test))]);。

灰色预测MATLAB程序

灰色预测作用：求累加数列、求a b的值、求预测方程、求残差clc %清屏，以使结果独立显示x=[71.1 72.4 72.4 72.1 71.4 72.0 71.6];format long; %设置计算精度if length(x(:,1))==1 %对输入矩阵进行判断，如不是一维列矩阵，进行转置变换x=x';endn=length(x); %取输入数据的样本量z=0;for i=1:n %计算累加值，并将值赋予矩阵bez=z+x(i,:);be(i,:)=z;endfor i=2:n %对原始数列平行移位y(i-1,:)=x(i,:);endfor i=1:n-1 %计算数据矩阵B的第一列数据c(i,:)=-0.5*(be(i,:)+be(i+1,:));endfor j=1:n-1 %计算数据矩阵B的第二列数据e(j,:)=1;endfor i=1:n-1 %构造数据矩阵BB(i,1)=c(i,:);B(i,2)=e(i,:);endalpha=inv(B'*B)*B'*y; %计算参数矩阵即a b的值for i=1:n+1 %计算数据估计值的累加数列，如改为n+1为n+m可预测后m-1个值ago(i,:)=(x(1,:)-alpha(2,:)/alpha(1,:))*exp(-alpha(1,:)*(i-1))+alpha(2,:)/alp ha(1,:);%显示输出预测值的累加数列endvar(1,:)=ago(1,:) %显示输出预测值for i=1:n %如改n为n+m-1，可预测后m-1个值var(i+1,:)=ago(i+1,:)-ago(i,:); %估计值的累加数列的还原，并计算出下一预测值endfor i=1:nerror(i,:)=x(i,:)-var(i,:); %计算残差endc=std(error)/std(x); %调用统计工具箱的标准差函数计算后验差的比值cago %显示输出预测值的累加数列alpha %显示输出参数数列var %显示输出预测值error %显示输出误差c %显示后验差的比值作用：数据处理判断是否可以用灰色预测、求级比、求累加数列、求a b的值、求预测方程clc,clearx0=[71.1 72.4 72.4 72.1 71.4 72.0 71.6]'; %注意这里为列向量n=length(x0);lamda=x0(1:n-1)./x0(2:n) %计算级比range=minmax(lamda') %计算级比的范围x1=cumsum(x0) %累加运算B=[-0.5*(x1(1:n-1)+x1(2:n)),ones(n-1,1)];Y=x0(2:n);u=B\Y %拟合参数u(1)=a,u(2)=bx=dsolve('Dx+a*x=b','x(0)=x0'); %求微分方程的符号解x=subs(x,{'a','b','x0'},{u(1),u(2),x0(1)}) %代入估计参数值和初始值yuce1=subs(x,'t',[0:n-1]); %求已知数据的预测值y=vpa(x,6) %其中的6表示显示6位数字yuce=[x0(1),diff(yuce1)] %差分运算，还原数据。

灰色预测MATLAB代码

function hsyc(x0)%灰色模型GM(1,1)matlab代码在建立灰色模型前应对原始数据进行求%%%级比%%%%重要%输入原始时序列x0，输出各种所需参数%%%%实际使用该程序时应改变图像坐标轴%%%%%x0代表原始数据；x1代表x0经累加后；B代表所够造的矩阵B；Y代表向量Yn；au代表系数a,u构成的矩阵n=size(x0,2); %计算x0的列数x1=cumsum(x0,2); %将x0进行累加得到矩阵x1for k=1:n-1;b(k)=-0.5*(x1(k+1)+x1(k));y(k)=x0(k+1); %计算得到向量Y的转置矩阵yenda=ones(n-1,1);B=[b',a]; %计算得到矩阵BY=y'; %计算得到向量Yau=inv(B'*B)*B'*Y; %计算得到系数a，u构成的矩阵auA=au';k=1:n+10;X1(k)=(x0(1)-A(2)/A(1))*exp(-A(1)*(k-1))+A(2)/A(1); %计算预测累加数列的值X0(1)=X1(1);k=1:n+9;X0(k+1)=X1(k+1)-X1(k); %计算预测累加数列的还原值，即预测值for k=2:n;e(k)=X0(k)-x0(k); %计算残差E(k)=(X0(k)-x0(k))/x0(k); %计算预测值与实测值的差值跟实测值的比值，即残差与实测值的比值j(k)=x0(k-1)/x0(k); %计算实测数据的级比endk=1:n;p(k)=1-(1-0.5*A(1))*j(k)/(1+0.5*A(1)); %计算级比偏差e(k)、p(k)<0.1则说明模型达到较高要求，0.2>e(k)、p(k)>0.1则说明模型达到一般要求m=min(abs(e)); %计算残差中的最小值M=max(abs(e)); %计算残差中的最大值k=1:n;g(k)=(m+0.5*M)./(abs(e(k))+0.5*M); %计算关联系数R=sum(g')/(n-1); %计算关联度v=[1,5,120,185];axis(v);grid onplot([1996:2005],x0,'o-',[1996:2015],X0,'*:'); %画出原始数据跟时间序列的图像及预测数据跟时间序列的图像legend('原始数据','预测数据',4)au %输出参数a,u的值X0 %输出预测数列e %输出残差E %输出残差与原始数据的比值，定义的残差j %输出原始数据的级比p %输出偏比差R %输出关联度程度X1end。

基于MATLAB的灰色预测模型

现有给定数据（见表1），每一组编程的同学先熟悉灰色预测)1,1(GM 的算法，根据算法过程（分步完成）编写相应的程序。

要求：
1.程序能够由编程者的需求不同预测出给定数据后任意n 年的值；
2.程序能够求出给定数据与预测数据的残差；
3.程序能够画出初始数据与预测数据的对比图，注意图的格式，黑白；
4.程序能够求出数据矩阵B 及数据向量Y ；
5程序能够得出求预测值的方程即：
c me k x nk +=+)1(^
其中，c n m 、、均为需用程序求解出来的系数；
6.程序中重要的程序语句用‘%’注明语义；
表1 给定数据。

灰色预测的matlab实现,代码大全

disp('确定的模型为:x1(k+1)=(x(1)-u_a)*exp(-k*a)+u_a') 改进灰色模型代码： for i=1:inf if i==1
e(i)=input('输入数据:'); else if e(i-1)==0 break; else end
e(i)=input('输入数据:');
6
1
x2(k+1)=(x0(1)-u_a)*exp(-k*a)+u_a; end %求出新数列的模拟值 x2 x3=x2; x3(m2+k0)=[]; x4=[0 x3]; x5=x2-x4;%利用累减生成法求出原始数据的模拟值 x5 disp('3.一次累加（1-AGO）生成的数据的模拟值:') Y=''; for z=1:m2+k0 Y=strcat(Y,'(',num2str(x2(z)),')'); end disp(Y); disp('4.原始数据的模拟值:') Y=''; for z=1:m2+k0 Y=strcat(Y,'(',num2str(x5(z)),')'); end disp(Y); % 4. 模型检验（算出的值到等级参照表中检查其精度等级） %计算后验差比 C 和残差序列 Q x6=x5(1:m2); Q=x0-x6;%Q 为残差序列 s1=std(Q);%s1 为残差序列 Q 的标准差 s2=std(x0);%s2 为初始序列 x0 的标准差 C=s1/s2;%后验差比 C(越小越好) w1=1:m2; w1=[ones(m2,1) w1']; w2=Q'; [bb,bint,r1,rint,stats]=regress(w2,w1); rcoplot(r1,rint) C1=strcat('5.后验差比(均方差比值): C=',num2str(C));disp(C1); if C<=0.35 disp(' 由于 C<=0.35，则此模型精度等级为 1 级（好）。'); else if C<=0.5 disp(' 由于 0.35<C<=0.5，则此模型精度等级为 2 级（合格）。'); else if C<=0.65 disp(' 由于 0.5<C<=0.65，则此模型精度等级为 3 级（勉强）。'); else disp(' 由于 C>0.65，则此模型精度等级为 4 级（不合格）。'); end end end

灰色预测模型实验以及例题分析实验报告

Columns 19 through 20
1.0691 1.2371
预测数据与实际数据的比较图如下：
2.P3-2（P34）
结果如下：
a=-0.0624
b =156.6162
预测数据与实际数据的比较图如下：
3.预测与会代表人数”（P35）
结果如下：
G=
Columns 1 through 9
0.1810 0.1980 0.1735 0.1520 0.1331 0.1166 0.1021 0.0895 0.0784
实验名称
灰色预测模型实验
实验目的
用MATLAB编程验证程序P3-1（P32）及P3-2（P34），并用其解决“预测与会代表人数”（P35）问题。
学会使用matlab编程做灰色预测实验。
实验内容（算法、程序、步骤和方法）
实验内容（算法、程序、步骤和方法）
实验内容（算பைடு நூலகம்、程序、步骤和方法）
1.P3-1（P32）
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=1:4;
t2=1:14;
G
plot(t1,A,'o',t2,G) %原始数据与预测数据的比较

灰色预测及MATLAB实现

的未来预测值。
（3）对累加生成数据做均值生成 B 矩阵与常数项向量Yn ，即
0.5(x(1) (1) x(1) (2))
B

0.5(
x(1)
(2)

x(1)
(3))

，Yn

(x(0) (2), x(0) (3),
, x(0) (n))T

0.5(x(1) (n 1) x(1) (n))
3.2 灰色预测的MATLAB程序
3.2.1 典型程序结构
（1）对原始数据进行累加。
矩阵处理， MATLAB的长
处
（2）构造累加矩阵B与常数向量。
（3）求解灰参数。
（4）将参数代入预测模型进行数据预测。
【例】某公司1999-2008年利润为（元/年）：[89677 99215 109655 120333 135823 159878 182321 209407 246619 300670]，预测该公司未来几年的利润情况。
已知本届会议的回执情况（表1），往几届会议代表回执和与会情况（表2），根据这些数据预测本届与会代表。
表1 回执中对住房的要求
要求男女
合住1 154 78
合住2 104 48
合住3 32 17
独住1 107 59
独住2 68 28
独住3 41 19
表2 以往几届代表的回执参会情况表
届次
第一届
第二届
dx
由于aˆ 是通过最小二乘法求出的近似值，因此 xˆ(1) (t 1)事近似表达
式，与原序列区分，多了一个“帽子”。
（6）对函数表达式 xˆ(1) (t 1)及 xˆ(1) (t)进行离散，将二者作差以便还

灰色预测系统基于GM(1-1)的matlab程序

function GM1_1(X0)%format long ;X0=input('请输入实测数据');%实测值[m,n]=size(X0);X1=cumsum(X0); %累加X2=[];for i=1:n-1X2(i,:)=X1(i)+X1(i+1);endB=-0.5.*X2 ;t=ones(n-1,1);B=[B,t] ; % 求B矩阵YN=X0(2:end) ;Pt=YN./X1(1:(length(X0)-1)) %对原始数据序列X0进行准光滑性检验， %序列X0的光滑比P(t)=X0(t)/X1(t-1)A=inv(B.'*B)*B.'*YN.' ;a=A(1)u=A(2)c=u/a ;b=X0(1)-c ;X=[num2str(b),'exp','(',num2str(-a),'k',')',num2str(c)];strcat('X(k+1)=',X)%syms k;for t=1:length(X0)k(1,t)=t-1;endkY_k_1=b*exp(-a*k)+c;for j=1:length(k)-1Y(1,j)=Y_k_1(j+1)-Y_k_1(j);endXY=[Y_k_1(1),Y] %预测值CA=abs(XY-X0) ; %残差数列Theta=CA %残差检验绝对误差序列XD_Theta= CA ./ X0 %残差检验相对误差序列AV=mean(CA); % 残差数列平均值R_k=(min(Theta)+0.5*max(Theta))./(Theta+0.5*max(Theta)) ;% P=0.5R=sum(R_k)/length(R_k) %关联度Temp0=(CA-AV).^2 ;Temp1=sum(Temp0)/length(CA);S2=sqrt(Temp1) ; %绝对误差序列的标准差%----------AV_0=mean(X0); % 原始序列平均值Temp_0=(X0-AV_0).^2 ;Temp_1=sum(Temp_0)/length(CA);S1=sqrt(Temp_1) ; %原始序列的标准差TempC=S2/S1*100; %方差比C=strcat(num2str(TempC),'%') %后验差检验 %方差比%----------SS=0.675*S1 ;Delta=abs(CA-AV) ;TempN=find(Delta<=SS);N1=length(TempN);N2=length(CA);TempP=N1/N2*100;P=strcat(num2str(TempP),'%') %后验差检验 %计算小误差概率m=input('请输入预测期数:');for g=1:(length(X0)+m)v(1,g)=g-1;endvm=b*exp(-a*v)+c;for j=1:length(v)-1l(1,j)=m(j+1)-m(j);endxyz=[m(1),l]%预测值disp(['小误差概率为：',num2str(P)]);disp(['后验方差比为：',num2str(C)]);disp(['预测值为：',num2str(xyz)]);。

灰色预测模型的学习笔记（MATLAB包含模型的建立求解及检验）

灰⾊预测模型的学习笔记（MATLAB包含模型的建⽴求解及检验）本博⽂是本⼈在学习灰⾊预测模型时所做的笔记，原理及代码部分都是基于学习各位⼤佬的博⽂，详见后⾯的参考，⼀、实操，利⽤灰⾊预测模型预测未来⼗年湖南的⼈⼝数量⼆、具体实现，从国家统计局获取湖南省过去⼗年的⼈⼝数据，作为原始数据，见Excel⽂件，利⽤MATLAB对灰⾊预测模型进⾏求解，具体MATLAB实现见如下代码：%MATLAB 2016a版clear,clc;A=xlsread('分省年度数据.xls','$K$5:$B$5');A=sort(A);syms a b;c=[a b]';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;endG=[];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endt1=2007:2016;t2=2017:2026;G;a;b;% 输出预测值，发展系数和灰⾊作⽤量scatter(t1,A,'b');hold onplot(2007:2026,G,'r');xlabel('年份');ylabel('⼈⼝数/万⼈');title('基于灰⾊预测模型的未来⼗年湖南省⼈⼝趋势图');text(2026,7444.6,'7444.6万');legend('实际⼈⼝数量','预测⼈⼝数量');grid on可以得到如下结果：灰⾊预测模型的检验：%灰⾊预测模型的检验H = G(1:10);%计算残差序列epsilon = A - H;%法⼀：相对残差Q检验%计算相对误差序列delta = abs(epsilon./A);%计算相对误差Qdisp('相对残差Q检验：')Q = mean(delta)%法⼆：⽅差⽐P检验disp('⽅差⽐P检验：')P= std(epsilon, 1)/std(A, 1)在对模型的检验过程中，我们得到了如下表的检验结果：相对残差Q⽅差⽐C-0.00350.1828。

灰色理论灰色预测模型和灰色关联度分析matlab通用代码(精)

%该程序用于灰色关联分析，其中原始数据的第一行为参考序列，1至15行为正相关序列，16至17为负相关序列clc,clearload x.txt %把原始数据存放在纯文本文件x.txt 中%如果全为正相关序列，则将两个循环替换为下列代码%for i=1:size(x,1%x(i,=x(i,/x(i,1;%endfor i=1:15x(i,=x(i,:/x(i,1; %标准化数据endfor i=16:17x(i,:=x(i,1./x(i,:; %标准化数据enddata=x;n=size(data,1;ck=data(1,:;%分离参考序列bj=data(2:n,:;m1=size(bj,1;for j=1:m1t(j,:=bj(j,:-ck;endjc1=min(min(abs(t';jc2=max(max(abs(t';rho=0.5;%灰色关联度为0.5ksi=(jc1+rho*jc2./(abs(t+rho*jc2;r=sum(ksi'/size(ksi,2;r %灰色关联度向量[rs,rind]=sort(r,'descend' %对关联度进行降序排序%该函数用于灰色预测模型，其中x0为列向量，alpha一般取0.5，将第一个数据视为序号为0,k从0开始的序号矩阵function y=huiseyuce(x0,alpha,kn=length(x0;x1=cumsum(x0;for i=2:nz1(i=alpha*x1(i+(1-alpha*x1(i-1;endz1=z1';B=[-z1(2:n,ones(n-1,1];Y=x0(2:n;ab=B\Y;y1=(x0(1-ab(2/ab(1*exp(-ab(1*k+ab(2/ab(1;%产生预测累加生成序列y=[x0(1 diff(y1]%产生灰色预测数据。