灰色预测方法预测温度matlab,灰色预测matlab代码怎么写
这是我曾经写过的一个灰色预测的程序:第一个文件为函数,需要在调用时输入原始数据x0和预测周期T, 第二个文件用于计算灰色关联度,使用时直接修改相关参数和原始数据。
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第一个文件(用于灰色建模):grymdl.m
--------------------------------------------------------------------------function GM=grymdl(x0,T)
% 输入原始数据x0
% T为从最后一个历史数据算起的第T时点
x1=zeros(1,length(x0));B=zeros(length(x0)-1,2);
yn=zeros(length(x0)-1,1);Hatx0=zeros(1,length(x0)+T);
Hatx00=zeros(1,length(x0));Hatx1=zeros(1,length(x0)+T);
epsilon=zeros(length(x0),1);omega=zeros(length(x0),1);
for i=1:length(x0)
for j=1:i
x1(i)=x1(i)+x0(j);
end
end
for i=1:length(x0)-1
B(i,1)=(-1/2)*(x1(i)+x1(i+1));
B(i,2)=1;
yn(i)=x0(i+1);
end
HatA=(inv(B'*B))*B'*yn; %GM(1,1)模型参数估计
for k=1:length(x0)+T
Hatx1(k)=(x0(1)-HatA(2)/HatA(1))*exp(-HatA(1)*(k-1))+HatA(2)/HatA(1);
end
Hatx0(1)=Hatx1(1);
for k=2:length(x0)+T
Hatx0(k)=Hatx1(k)-Hatx1(k-1);%累计还原得到历史数据的模拟值
end
for i=1:length(x0) %开始模型检验
epsilon(i)=x0(i)-Hatx0(i);
omega(i)=(epsilon(i)/x0(i))*100;
end
x0;
HatA;
Hatx0;
epsilon;
omega;
c=std(epsilon)/std(x0);
p=0;
for i=1:length(x0)
if abs(epsilon(i)-mean(epsilon))<0.6745*std(x0)
p=p+1;
end
end
p=p/length(x0);
if p>=0.95
M1=1;
elseif p>=0.8
M1=2;
elseif p>=0.7
M1=3;
else
M1=4;
end
if c<=0.35
M2=1;
elseif c<=0.5
M2=2;
elseif c<=0.65
M2=3;
else
M2=4;
end
M=max(M1,M2);
if M==1
disp('The model is good,and the forecast is:'),
disp(Hatx0(length(x0)+T))
elseif M==2
disp('The model is eligibility,and the forecast is:'),
disp(Hatx0(length(x0)+T))
elseif M==3
disp('The model is not good,and the forecast is:'),
disp(Hatx0(length(x0)+T))
else
disp('The model is bad and try again')
disp(Hatx0(length(x0)+T))
end
for i=1:length(x0)
Hatx00(i)=Hatx0(i);
end
z=1:length(x0);
plot(z,x0,'-',z,Hatx00,'*:') %将原始数据和模拟值画在一个图上帮助观察
text(2,x0(2),'History data: real line')
text(length(x0)/2,Hatx00(length(x0))/2,'Simulation data:broken line')
GM=Hatx0(length(x0)+T);
--------------------------------------------------------------------------------
第二个文件(用于计算灰色关联度):grydgr.m
--------------------------------------------------------------------------------x=[26.4,40.83,5,18.5,27,4.9;
32.56,50.36,6.5,23.8,34.9,5.97;
41.16,63.66,7.9,30.6,45,6.83;
51.82,80.15,9.6,39.43,60.76,8.21;
70.58,109.16,11.3,52.1,81.8,9.78;
111.47,136.12,15,73.92,118.12,12.3;
127.16,166.7,18,118.17,184.51,16.75;
165.99,196.91,20.66,156.65,240.83,21.49;
246.76,257.56,24.15,218.3,333.4,27.1]; %原始数据
delta=zeros(size(x,1),size(x,2)-1); %初始化绝对差
yita=zeros(size(delta,1),size(delta,2)); %初始化关联系数
for i=1:size(x,2)
x(:,i)=x(:,i)./x(1,i); %无量纲化处理
end
for i=1:(size(x,2)-1)
delta(:,i)=abs(x(:,1)-x(:,i+1)); %求解delta
end
delta_min=min(min(delta,[],1)); %求解最小二级差
delta_max=max(max(delta,[],1)); %求解最大二级差
rou=0.5; %设定分辨系数为0.5
for i=1:size(delta,1)
for j=1:size(delta,2)
yita(i,j)=(delta_min+rou*delta_max)/(delta(i,j)+rou*delta_max); %计算关联系数
end
end
r=sum(yita)./size(yita,1); %计算灰色关联
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