gm2.m

GM(1,1)模型1-4 1：GM(1,1)模拟模型

function f=gm2(x,K)
n=length(x);    
x1(1)=x(1);   
for i=2:n
x1(i)=x1(i-1)+x(i);
Y(i-1)=x(i);
end

for i=3:n
p(i)=x(i)/x1(i-1);
end

if p(3:n)<0.5
    '光滑条件满足'
else
   p;
   max(p)
    '光滑条件不满足'
end

for i=3:n
o(i)=x1(i)/x1(i-1);
end
if o(3:n)<=1.5 & o(3:n)>=0.5
    '准指数规律满足'
else
   o;
   max(o)
   min(o)
   '准指数规律不满足'
end

for i=1:n-1
B(i,1)=-0.5*(x1(i)+x1(i+1));
B(i,2)=1;
end
ab=inv(B'*B)*B'*Y';
a=ab(1);
b=ab(2);

for i=0:n-1
x1(i+1)=(x(1)-b/a)*exp(-a*i)+b/a;
end
x0(1)=x(1);
for i=2:n
x0(i)=x1(i)-x1(i-1);
end

for i=2:n
e(i)=x(i)-x0(i);%绝对误差
k(i)=abs(x(i)-x0(i))/x(i);%相对误差
end
x;
x0;
'绝对误差平方和'
s=e*e'
'平均相对误差'
ss=sum(k(2:n))/(n-1)

if K>n
    x1(K)=(x(1)-b/a)*exp(-a*(K-1))+b/a;
     x1(K-1)=(x(1)-b/a)*exp(-a*(K-2))+b/a;
     x0(K)=x1(K)-x1(K-1);
     '预测值'
     x0(K)
 else
     '预测值'
     x0(K)
 end
     
'模拟方程'
'x1(k)=(x(1)-b/a)*exp(-a*(k-1))+b/a'

'x0(k)=x1(k)-x1(k-1)'