基于matlab的灰色预测模型GM1，1预测标注解释外加四个检测指标

clcclear
y=[15.19	15.91	16.88	18	16.85	17.12]; %数据1行6列的矩阵
n=length（y）; % 计算出数据y长度
disp（‘级比检验‘）
lambda=y（1:end-1）./y（2:end）;
range=minmax（lambda）
range1=[exp（-2/（n+1））exp（2/（n+1））]
yy=ones（n1）;  % n行1列的1矩阵
for i=2:n    %for循环 累加数据
yy（i）=yy（i-1）+y（i）;
end   %原始数据累加
B=ones（n-12）;  % n-1行2列的1矩阵
for i=1:（n-1）  %for循环 计算B矩阵 详见灰色预测模型ppt
B（i1）=-（yy（i）+yy（i+1））/2;
B（i2）=1;
end
BT=B‘;  % ‘表示转置 行列互换
for j=1:（n-1）   %相当于取y矩阵的后面九个数，其实可以写的更简单，YN=y（:2:10）;
YN（j）=y（j+1）;
end
YN=YN‘; %转置
A=inv（BT*B）*BT*YN; %ppt中的公式
a=A（1）;  % 上面计算出来的a是个矩阵，取A矩阵的第一个数
u=A（2）;% 取第二个
t=u/a;  
t_test=input（‘输入预测个数‘）;%预测后续数据
i=1:t_test+n;  % 相当于i是1到（t_test+n）的数列，间隔为1
yys（i+1）=（y（1）-t）.*exp（-a.*i）+t; %数学公式详见ppt  yys为预测数据
yys（1）=y（1）; %将y矩阵的第一个数字赋给yys矩阵的第一个位置
for j=n+t_test:-1:2  %for循环 将预测数据yys还原（预测出来的是累加数据）
ys（j）=yys（j）-yys（j-1）;
end
x=1:n; %x为1到n的数列
xs=2:n+t_test; % xs为2到n+t_text的数列
yn=ys（2:n+t_test）; %将ys矩阵第2到n+t_text的数赋值给yn
xs=[1xs];