灰色关联matlab程序

data_gyh1=mean(yangben)得到的是一个数，

而data_gyh(i,j)=data(i,j)/data_gyh1(j)中data_gyh1(j)你把data_gyh1作为一个数组使用的，所以会出错。

首先，你得把矩阵X赋值，X不是你要处理的数据么？没有X程序运行不下去，

然后，将矩阵X赋值后你只需要复制下面这段代码就OK了

clc %清屏，以使结果独立显示

format long%设置计算精度

if length(x(:,1))==1 %对输入矩阵进行判断，如不是一维列矩阵，进行转置变换

x=x'

end

n=length(x)%取输入数据的样本量

z=0

for i=1:n %计算累加值，并将值赋予矩阵be

z=z+x(i,:)

be(i,:)=z

end

for i=2:n %对原始数列平行移位

y(i-1,:)=x(i,:)

end

for i=1:n-1 %计算数据矩阵B的第一列数据

c(i,:)=-0.5*(be(i,:)+be(i+1,:))

end

for j=1:n-1 %计算数据矩阵B的第二列数据

e(j,:)=1

end

for i=1:n-1 %构造数据矩阵B

B(i,1)=c(i,:)

B(i,2)=e(i,:)

end

alpha=inv(B'*B)*B'*y%计算参数 矩阵

for i=1:n+1 %计算数据估计值的累加数列，如改为n+1为n+m可预测后m-1个值

ago(i,:)=(x(1,:)-alpha(2,:)/alpha(1,:))*exp(-alpha(1,:)*(i-1))+alpha(2,:)/alpha(1,:)

end

var(1,:)=ago(1,:)

for i=1:n %如改n为n+m-1，可预测后m-1个值

var(i+1,:)=ago(i+1,:)-ago(i,:)%估计值的累加数列的还原，并计算出下一预测值

end

for i=1:n

error(i,:)=var(i,:)-x(i,:)%计算残差

end

c=std(error)/std(x) %调用统计工具箱的标准差函数计算后验差的比值c

结果为c,照我说的做吧，肯定能出来，我在matlab7.0上跑的

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