灰色预测模型的Ｒ语言实现

关键词：r语言灰色预测、R语言如何实现灰色预测、灰色预测模型

#灰色预测模型GM(1,1)
#用法：
#假设数列1 2 3 4 5.5 6 7.5 为已知数据，你要预测后面3项，gm11([1 2 3 4 5.5 6 7.5],10) # 10=7+3
# 序列输入格式为：x<-c(1,2,3,4,5.5,6,7.5)
gm11<-function(x,k)
{
#x为行向量数据
#做一次累加
n<-length(x)
x1<-numeric(n);
for(i in 1:n)
{
   x1[i]<-sum(x[1:i]);
}
#x1的均值数列
z1<-numeric(n)
m<-n-1
for(j in 1:m)
{
   z1[j+1]<-(0.5*x1[j+1]+0.5*x1[j])
}
Yn=t(t(x[2:n]))
B<-matrix(1,nrow=n-1,ncol=2)
B[,1]<-t(t(-z1[2:n]))
#solve(M)求M的逆
#最小二乘法求解参数列
u<-solve(t(B)%*%B)%*%t(B)%*%Yn;
a<-u[1];
b<-u[2];
#预测
x2<-numeric(k);
x2[1]<-x[1];
for(i in 1:k-1)
{
   x2[1+i]=(x[1]-b/a)*exp(-a*i)+b/a;
}
x2=c(0,x2);
#还原数据
y=diff(x2);
y
}

#调用函数

x<-c(1,2,3,4,5.5,6,7.5)
gm11(x,10)

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