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灰色预测模型

gg=[[x1,x2,x3,x4,x5],zeros(1,m)];%矩阵gg,其中[x1,x2,x3,x4,x5]是已知数据,前面说到灰色理论只要四个数据以上就可以建模,所以这里用五个比较合理,zeros(1,m)中的m是你所想得到的预测数据的个数,由前面用于预测的已知数据是五个,所以m的值最好也在五个左右.在下面的语句中,实际操作的时候不要忘了把m替换成实际的数值.
result=zeros(1,m);
for j=1:m
g0=gg(:,j:j+4);
n=5;
x0=g0;
x1=zeros(n-1,1);
x1(1)=x0(1);
for i=2:n,
    x1(i)=x1(i-1)+x0(i);
end
for k=1:n-1
    z1(k)=(x1(k)+x1(k+1))/2;
end
z=zeros(1,n-1);
for i=1:n-1
    z(i)=-z1(i);
end
B=[z;ones(1,n-1)];
B=B';
y=zeros(n-1,1);
for i=2:n
    y(i-1)=x0(i);
end
u=inv(B'*B)*B'*y;
a=u(1);
b=u(2);
for k=0:5,
x2(k+1)=(x0(1)-b/a)*exp(-a*k)+b/a;
end
x3(1)=x0(1);
for k=1:5,
    x3(k+1)=x2(k+1)-x2(k);
end
g=x3;
result(j)=g(n+1);
gg(j+5)=g(n+1);
end
result;
r=result' %r即为预测得到的数据