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MATLAB程序用于灰色预测模型。

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简介：
在学习灰色预测理论时，可以将其作为一种有价值的借鉴，它确实值得仔细研究和参考，欢迎大家下载后进行进一步的观察和评估。

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  • 基于MATLAB的灰色预测模型程序
    优质
    本简介介绍了一款基于MATLAB开发的灰色预测模型程序。该工具利用了先进的数学算法，能够有效处理小样本数据的预测问题，适用于经济、环境等多领域数据分析与预测工作。 学习灰色预测时可以参考这篇文章，内容非常实用，建议大家下载阅读。
     
  • 基于MATLAB的GM(1,1)灰色预测模型程序
    优质
    本程序利用MATLAB实现GM(1,1)灰色预测模型，适用于数据量小、信息不充分情况下的短期预测分析。代码简洁高效，易于修改与扩展。 GM（1,1）灰色预测模型的代码如下： ```matlab y = input(请输入数据：); % 输入数据，请使用类似 [48.7 57.17 68.76 92.15] 的格式。 n = length(y); y0 = ones(n, 1); y0(1) = y(1); for i=2:n y0(i)=y0(i-1)+y(i); end ```
     
  • 基于GM(1,1)灰色模型预测的MATLAB程序
    优质
    本简介介绍了一种利用GM(1,1)灰色模型进行时间序列预测的MATLAB编程实现方法。该模型适用于数据量小且信息不充分的情况，通过微分方程建立系统发展规律，提供精确预测结果。代码开源方便用户学习应用。 有两个.m文件，分别是GM11_1和GM11_2。在GM11_2中加入了对原数据的平滑处理，参考了《基于GM11模型的改进》中的方法，用于处理不太平滑的数据。
     
  • GM(1,1)预测模型_matlab灰色模型_灰色预测_灰色模型应用_GM11算法
    优质
    本资源深入探讨了基于MATLAB的GM(1,1)灰色预测模型及其算法实现，适用于时间序列数据的小样本预测分析。 经典灰色预测模型适用于各种需要进行灰色预测的场景。
     
  • 利用灰色预测模型进行负荷预测（附MATLAB程序）
    优质
    本研究采用灰色预测模型对电力负荷进行预测，并提供了详细的MATLAB编程实现方法。通过历史数据建立准确的预测模型，适用于短期和中期负荷预报需求。 基于灰色GM（1.1）预测模型进行负荷预测，以2010年至2018年的负荷数据作为算例来进行模型的负荷预测。
     
  • 基于Matlab的GM(1,n)灰色预测模型程序
    优质
    本简介介绍了一种利用MATLAB实现的GM(1,n)灰色预测模型程序。该工具能够有效处理多变量的时间序列预测问题，并提供详细的代码和示例，适用于科研及工程应用中的数据分析与建模需求。 本例采用GM（1，n）模型，在运行过程中需要输入三个变量：向后预测数据个数、两个属性变量。例如，若T为1，则需输入x1=400, x2=500；如果T等于2，则要依次输入两组x1和x2的值，以此类推。
     
  • ycgmln - 副本.rar_MGM(1_n) 灰色预测模型_基于matlab的灰色预测
    优质
    本资源介绍了一种基于MATLAB实现的灰色预测模型（MGM），适用于数据分析与建模，尤其在数据量较少时展现出了强大的预测能力。 使用Matlab软件进行灰色模型的预测分析，并提供具体的源代码。
     
  • 基于MATLAB的灰色神经网络预测模型程序
    优质
    本程序利用MATLAB开发，结合灰色系统理论与人工神经网络技术，构建高效预测模型，适用于时间序列分析及复杂数据预测。 灰色神经网络模型用于预测冰箱订单数量。数据文件data.mat中的矩阵X包含36行6列的数据：第一列为订单数，其余2至6列分别表示需求趋势、市场份额、售价、缺货情况以及分销商等属性。
     
  • R程序中的灰色预测模型
    优质
    本文介绍了在R语言环境中应用灰色预测模型的基本方法和步骤，探讨了该模型在数据分析与预测领域的实用性。 灰色预测模型主要用于对小样本时间序列进行样本外预测。
     
  • 使用MATLAB进行灰色模型预测
    优质
    本简介探讨了利用MATLAB软件平台实施灰色模型（GM）预测技术的方法和步骤。通过构建数学模型来分析小样本数据集的趋势与规律，以实现对未来情况的有效预测。这种方法在工程、经济等领域具有广泛应用价值。 添加了注释后即可获取数据并使用。这是MATLAB的实现源代码。