GM（1,1）模型
GM（1,1）模型<p>%灰色预测模型 GM(1,1)%修改后，已经能够使用了
%时间：2015-7-2-四
clc,clear
tic;
x0='; %注意这里为列向量
n=length(x0);
disp('计算级比')
lamda=x0(1:n-1)./x0(2:n) %计算级比
disp('计算级比的范围')
range=minmax(lamda') %计算级比的范围
x1=cumsum(x0); %累加运算
B=[-0.5*(x1(1:n-1)+x1(2:n)),ones(n-1,1)];
Y=x0(2:n);
disp('拟合参数 u：')
u=B\Y %拟合参数u(1)=a,u(2)=b
disp('求微分方程的符号解')
x=dsolve('Dx+a*x=b','x(0)=x0'); %求微分方程的符号解
x=subs(x,{'a','b','x0'},{u(1),u(2),x0(1)}); %代入估计参数值和初始值
yuce1=subs(x,'t',); %求已知数据的预测值
y=vpa(x,6) %其中的6表示显示6位数字
disp('求已知数据的预测值')
yuce= %差分运算，还原数据
disp('计算残差')
epsilon=x0'-double(yuce) %计算残差
disp('计算相对误差')
delta=abs(epsilon./x0') %计算相对误差
disp('计算级比偏差值，u(1)=a')
rho=1-(1-0.5*u(1))/(1+0.5*u(1))*lamda' %计算级比偏差值，u(1)=a</p><p>toc;</p>
来看看 。。。。。。
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