GM 残差灰色模型的改进算法。可以得到高精确度的预测

残差灰色模型的改进算法。可以得到高精确度的预测，很实用，并附有测试文件

function GM1_1（X0p）
%format long ;
%p=1;
[mn]=size（X0）;%m为行n为列
 X1=cumsum（X0）;   %累加
 X2=[];
for i=1:n-1
    X2（i:）=X1（i）+X1（i+1）;
end
B=-0.5.*X2 ;
t=ones（n-11）;
B=[Bt]  ;      % 求B矩阵
YN=X0（2:end）  ;
% P_t=YN./X1（1:（length（X0）-1）） %对原始数据序列X0进行准光滑性检验，
                            %序列x0的光滑比P（t）=X0（t）/X1（t-1） 
A=inv（B.‘*B）*B.‘*YN.‘; %A为参数向量

a=A（1） ;
b=A（2） ;

 %syms k;

 for k=0:n-1
     XYS（k+1）=（exp（-a）-1）*（X0（1）-b/a）*exp（-a*k）;
 end
 XYS
     
E0=X0（2:n）-XYS（1:n-1）     


E02=abs（E0）; %残差绝对值

E1=cumsum（E02）;   %累加
 E2=[];
for i=1:n-2
    E2（i:）=E1（i）+E1（i+1）;
end
Be=-0.5.*E2 ;
t=ones（n-21）;
Be=[Bet]  ;      % 求B矩阵
YNe=E02（2:end）  ;
% P_t=YN./X1（1:（length（X0）-1）） %对原始数据序列X0进行准光滑性检验，
                            %序列x0的光滑比P（t）=X0（t）/X1（t-1） 
A

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       2214  2011-06-02 20:02  GM1_1.m

     文件        117  2011-06-02 20:03  test.m

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