灰色预测模型matlab实现（灰色预测模型的MATLAB源码）

灰色预测模型matlab实现（灰色预测模型的MATLAB源码）clc clear;代码：将参数代入预测模型进行数据预测。[89677 99215 109655 120333 135823 159878 182321 209407 246619 300670]，现在要预测该公司未来几年的利润情况。

灰色预测适用于小样本的预测，常用来解决一些不确定性的问题。

理论知识书上都有介绍，下面仅列出程序设计，同时方便自己比赛。

对原始数据进行累加；

构造累加矩阵B与常数向量；

求解灰参数；

将参数代入预测模型进行数据预测。

下面举例，一个公司1999到2008年的利润为

[89677 99215 109655 120333 135823 159878 182321 209407 246619 300670]，

现在要预测该公司未来几年的利润情况。

在程序中我们仅仅预测该公司10年以后的情况，数据可修改，把(n 10)里的10改成你需要的数字即可。

代码：

1. clc clear;

2. syms a b;

3. c=[a b]';

4. A=[89677 99215 109655 120333 135823 159878 182321 209407 246619 300670];

5. B=cumsum(A); %原始数据累加

6. n=length(A);

7. for i=1:(n-1)

8. C(i)=(B(i) B(i 1))/2; %生成累加矩阵

9. end

10. %计算待定参数的值

11. D=A;D(1)=[];

12. D=D';

13. E=[-C;ones(1 n-1)];

14. c=inv(E*E')*E*D;

15. c=c';

16. a=c(1);b=c(2);

17. %预测后续数据

18. F=[];F(1)=A(1);

19. for i=2:(n 10) %只推测后10个数据，可以从此修改

20. F(i)=(A(1)-b/a)/exp(a*(i-1)) b/a;

21. end

22. G=[];G(1)=A(1);

23. for i=2:(n 10) %只推测后10个数据，可以从此修改

24. G(i)=F(i)-F(i-1); %得到预测出来的数据

25. end

26. t1=1999:2008;

27. t2=1999:2018; %多10组数据

28. G

29. h=plot(t1 A 'o' t2 G '-'); %原始数据与预测数据的比较

30. set(h 'LineWidth' 1.5);