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灰色预测模型GM(1,n)的Matlab程序。

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简介：
本示例展示了GM(1,n)模型，在运行过程中，用户需提供三个关键变量：首先是向后预测的数据个数；其次是两个用于描述属性的变量。其中，%T%代表向后预测的数据量。为了确保模型的准确性，需要为每一个预测值分别输入其对应的两个自变量的具体数值。本例所采用的测试数据集如下：%T=1，x1=400,x2=500；若需要进行更长时间的向后预测（例如T=2），则必须分别输入两个x1和x2的值，并以此类推，持续提供必要的自变量信息。

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  • 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。
     
  • GM(1,N)_GM1n预测模型_gm1n模型_GM1N_灰色预测
    优质
    简介：GM(1,N)预测模型是一种改进型灰色预测方法，适用于处理多变量的时间序列数据。通过建立微分方程组来模拟系统发展规律，从而实现对未来趋势的准确预测。 程序可以立即运行，并且能够更换数据。预测未来数据时，只需调整T值以及因变量的数据；若不进行预测，则将T设置为0即可。例如，要预测未来的2个数据点，可将T设为2。输入示例：因变量x1的值为400，因变量x2的值为50；另一个示例中，因变量x1的值为450，而因变量x2的值则为90。
     
  • GM(1,n)_MGM(1,n)_模型确定解_xza_gm1n_灰色GM(1,n)
    优质
    简介：本文介绍了GM(1,n)与MGM(1,n)两种模型及其确定解，着重探讨了改进型灰色预测模型GM(1,n)，并展示了该模型在预测问题中的应用和优势。 多变量灰色模型（Multivariable Grey Model, MGM）中的MGM(1,n)是研究复杂灰色系统的典型模型，其形式为n元一阶常微分方程组，它是单点GM(1,1)模型在多个数据点情况下的扩展。
     
  • 改进的灰色预测方法：多变量GM(1,n)模型
    优质
    本研究提出了一种改进的灰色预测方法——多变量GM(1,n)模型，通过引入更多影响因素提升预测精度和适用范围。 多维灰色预测算法涉及一列特征因素和四列相关因素。
     
  • 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) 灰色预测模型
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    简介：GM(1,1)灰色预测模型是一种基于少量数据进行预测的有效方法，通过建立微分方程描述系统变化规律，广泛应用于经济、能源等领域的需求预测与分析。 系统是由客观世界中的相同或相似事物及因素按照一定的秩序相互关联、制约而成的整体。 白色系统拥有充足的信息量，其发展变化规律明显且容易进行定量描述，并能具体确定结构与参数。 黑色系统是指内部特性完全未知的系统。 灰色系统则是介于白黑两者之间的状态。即该系统的部分信息和特性已知，而另一些则未知。 灰色系统分析建模方法是根据特定灰色系统的实际行为特征数据，在仅有少量数据的情况下，探索各因素间的数学关系，并建立相应的数学模型。
     
  • 灰色GM(1,N)模型应用于河南省煤炭需求预测
    优质
    本文探讨了将灰色GM(1,N)模型应用于河南省煤炭需求预测的方法与效果，分析了该方法在处理小样本、不确定性数据方面的优势。 基于灰色系统理论，本段落选取了影响煤炭消费总量的主要因素，并以煤炭消费总量为特征变量构建了一个灰色GM（1,6）预测模型。通过该模型对河南省的煤炭消费量进行了拟合与预测分析。采用灰色系统理论建模的优势在于可以弥补数据不足的问题并减少人为因素的影响。实例结果表明，此方法具有较高的准确性且结论可靠。
     
  • GM(1,1)和GM(2,1)模型的灰色预测-Matlab实现
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    本文章介绍了如何使用Matlab实现GM(1,1)与GM(2,1)两种灰色预测模型，并探讨了它们在不同数据集上的应用效果。 单输入的一阶微分和二阶微分灰色预测MATLAB代码（GM（2.1）设定预测期数为16期，可自行更改）。
     
  • GM(1,N)模型的预测应用
    优质
    简介：本文探讨了基于灰色系统理论的GM(1,N)模型在多变量预测问题中的应用，通过实例分析展示了该模型的有效性和灵活性。 GM(1,n)模型预测的MATLAB代码 希望这段文字符合您的要求。由于原句仅重复了“gm(1,n)模型预测，matlab代码”，因此我将这句话改为一个更通顺、完整的句子，并加上了一些通用表达来丰富内容。如果需要具体的代码示例或其他信息，请告知具体需求以便进一步帮助您。