灰色系统预测matlab代码,灰色预测MATLAB代码

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x1

for 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y

end

a=ones(n-1,1);

B=[b',a]; %计算得到矩阵B

Y=y'; %计算得到向量Y

au=inv(B'*B)*B'*Y; %计算得到系数a，u构成的矩阵au

A=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

end

k=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 on

plot([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

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