灰色预测模型作为一种处理小样本、非线性、不完全信息数据序列的有效方法，在多个领域展现出显著的应用价值。MATLAB平台为实现灰色预测模型提供了高效便捷的工具。

本资源库提供三个MATLAB脚件，用于构建和应用灰色预测模型：

  • greym_1_1.m：实现基础的GM(1,1)模型，适用于处理一阶微分方程生成的一维非确定性系统，通过数据累加生成序列并建立一阶差分方程预测未来趋势。

  • gm_verhulst.m：实现考虑非线性因素的Verhulst模型，该模型在GM(1,1)基础上引入自我调节机制，适用于人口增长、资源消耗等领域的预测。

  • Changjiang.m：提供基于长江数据的灰色预测应用示例，展示如何利用该方法对水文数据、流量等指标进行预测分析。

用户可根据实际需求选择合适的模型，并利用MATLAB提供的优化工具箱和内置函数进行模型参数估计、检验和预测。深入理解这些脚本的内部逻辑和算法细节，将有助于用户更好地应用和扩展灰色预测模型。