在灰色理论中，背景值系数是影响多变量灰色预测模型性能的一个重要参数。然而，实际操作中为了简化建模过程，既有的多变量灰色预测模型通常将背景值系数取为0.5。

灰色预测模型的代码，很全面，里面包含了GM（1.1）的原初模型函数，新信息模型函数，新陈代谢函数，主函数。代码里面有很多解释

灰色预测模型代码matlab 结构T1加权MRI图像的分类。 该存储库包含用于复制[1]中使用的分类过程的代码。 事先要求 该存储库中的代码取决于下面列出的专有和免费软件以及数据。 Matlab R2015a SPM8（） VBM8（） libsvm-3.22（） LONI概率脑图集（LPBA）（） 用法 MRI图像的分类需要四个主要步骤，如下所述。 预处理（CoregSegment.m）此步骤从原始T1加权图像中生成调制后的灰质的空间归一化图。 CoregSegmentVBM8( ' /path/to/t1_image.nii ' ); 请查阅帮助文本以了解更多参数。 特征提取（extractstructuralfeatures.m）此步骤将从文件夹的单元格数组和相应的基名中提取许多特征集，例如： folders = {'./S1' './S2' './S3'}; basenames = {'T1.nii' 'T1.nii' 'T1.nii'}; voxelGM = extractstructuralfeatures(folders,basenames); 请注意，必须在系统上安装L

文档包括常见32种建模方法以及支持向量机和作业计划、灰色预测模型、第七、八届华中地区大学生数学建模邀请赛赛题等。 第一至五章为：线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络； 第六至十章分别为：排队论、对策论、层次分析法、插值与拟合、数据的统计描述和分析； 第十一至十五章分别为：方差分析、回归分析、微分方程建模、稳定状态模型、常微分方程的解法。

本文参考了2篇论文，并给出了具体matlab实现。并附有论文。 本文采用最后的预测效果前50数据预测后面10个数据。效果如文件夹中result.jpg所示。 本文仅仅提供入门级别的实现方法。 可以通过csdn交流

针对传统的GM（1，1）模型预测精度不高，并且其求解优化与多项式拟合各有片面性的缺点，给出了基于求解优化和多项式拟合优化相结合的改进灰色等维动态预测方法。结合美国近两百年人口的相关统计数据，利用传统的GM（1，1）模型及其优化后的模型进行误差比较。结果表明改进后的灰色模型预测精度更高，说明改进后的灰色预测模型的可行性与可靠性更好。

GM(1,1)灰色预测模型，用于长期预测使用，短期也有使用

精度检验等级参照表 指标精度 等级 相对误差 关联度 均方差比值 小误差概率 一级 0.01 0.90 0.35 0.95 二级 0.05 0.80 0.50 0.80 三级 0.10 0.70 0.65 0.70 四级 0.20 0.60 0.80 0.60

Grey-Prediction-Model 灰色预测模型： #灰色预测的核心是使用时间响应方程：x(k+1)=(x⑴-u/a)exp()+u/a,来根据初始值x(1)来计算x(k)(k=2,3,4....N,N+1)，其中α称为发展灰数；μ称为内生控制灰数。可用二乘估计来计算得到。 #在故障预测领域，可以根据现有的电路历史数据，来进行预测，从而得到电路在未来的性能变化趋势，并进一步预测出电路系统的剩余使用寿命值。

多变量灰色预测模型算法的Matlab实现.pdf多变量灰色预测模型算法的Matlab实现.pdfv