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灰色预测 Matlab

What is 灰色预测?

灰色预测模型是通过少量的、不完全的信息,建立数学模型做出预测的一种预测方法。是基于客观事物的过去和现在的发展规律,借助于科学的方法对未来的发展趋势和状况进行描述和分析,并形成科学的假设和判断。

灰色预测模型的优缺点和适用范围:

适用范围:该模型使用的不是原始数据的序列,而是生成的数据序列。核心体系是Grey Model,即对原始数据作累加生成(或其他处理生成)得到近似的指数规律再进行建模的方法。

优点:在处理较少的特征值数据,不需要数据的样本空间足够大,就能解决历史数据少、序列的完整性以及可靠性低的问题,能将无规律的原始数据进行生成得到规律较强的生成序列。

缺点:只适用于中短期的预测,只适合近似于指数增长的预测。

灰色预测代码(matlab)如下:

%Matlab的灰色预测程序:
%y=input('请输入数据');
clc;clear
y=[29.8 30.11 41.05 70.12 77.79 77.79 104.82 65.22 82.7 100.79]
n=length(y);
yy=ones(n,1);
yy(1)=y(1);
for i=2:n
yy(i)=yy(i-1)+y(i) 
end
B=ones(n-1,2);
for i=1:(n-1)
B(i,1)=-(yy(i)+yy(i+1))/2;
B(i,2)=1;
end
BT=B';
for j=1:(n-1)
    YN(j)=y(j+1);
end
YN=YN';
A=inv(BT*B)*BT*YN;
a=A(1);
u=A(2);
t=u/a;
t_test=input('输入需要预测的个数');
i=1:t_test+n;
yys(i+1)=(y(1)-t).*exp(-a.*i)+t;
yys(1)=y(1);
for j=n+t_test:-1:2
    ys(j)=yys(j)-yys(j-1);
end
x=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:n
det=det+abs(yn(i)-y(i));
end
det=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))]);
%请输入数据 [29.8 30.11 41.05 70.12 77.79 77.79 104.82 65.22 82.7 100.79]

本文转载自: https://blog.csdn.net/Allen1862105/article/details/127941039
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