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码片clc； clear %符号变量a (发展系数)和b )灰作用量) syms ssdgs； c=[ssdgs] '； A=[19050 19359 20419 21212 22765]； %输入需要预测的数据t1=length(a； T2=3； %输入预测数据t1=1:T1； t2=1:T1 T2； n=T1； %累计原数列a得到的数列bb=cumsum(a )； 对%数列b邻近平均值生成forI=2:NC(I )=(b ) I ) B ) I-1 ) )/2； ENDC(1)=[]； %结构数据矩阵B=[-C； ONES(1，n-1 )； Y=A； y(1)=[]； Y=Y '； %Y被转置，采用%最小二乘法计算参数a (发展系数)和b )灰作用量(c=inv ) b*b ' ) b*y的%核公式c=c '； a=c(1)； b=c(2)； DISP([ '变量a:'，num2str(a ) ] )； DISP([ '变量u:'，num2str(b ) ] )； %预测后续数据F=[]； f(1)=a ) 1； forI=2:T1T2F(I )=(a(1)-b/a ) exp(-a*(I-1 ) ) ) b/a； end%相对于数列f被累计还原，预测的数据G=[]； g(1)=a )； forI=2:T1T2G(I )=f ) I )-f(I-1 )； %预测的数据enddisp([ '预测数据为'，num2str(g ) ] )； %模型检查h=g(1:t1； epsilon=A - H； %残差序列disp([ (计算[ [ '残差检验：'，num2str ) Epsilon )； (法一)计算相对误差qdelta=ABS(Epsilon./a )； q=均值(增量)； disp([ ()相对残差q检验)，num2str(q ) )； (法二)方差比c检验c=STD(epsilon，1 )/std(A ) a，1 )； %方差函数std按列表示disp([ '方差比c检验：'，num2str(c ) ] )； (法三)小误差概率p检验s1=STD(a，1 )； TMP=find(ABS(Epsilon-mean ) Epsilon ) ) 0.6745 * S1； p=length(tmp )/n； DISP([ '小误差概率p检验：'，num2str(p ) ] ) %绘图图plot(T1，a，' ro ' )； 保持打开； plot(T2，g，' g-'； 网格开； GM模型精度检查
选定模型后，必须经过检验，判定其是否合理。 只有检验合格的模型才能用于预测。 灰色模型的精度检测一般有三种方法。 灰色模型的精度检测有三种方法。 通常，3种方法为：相对误差大小检查法、关联度检查法和后验差检查法。 主要介绍后验差检查法。
指标c和p是事后检查的两个重要指标。 指标c越小越好，c越小表示S1越大，S2越小，S1越大表示原始数据的方差越大，即原始数据的方差越大。 S2小意味着残差方差小，也就是说残差的偏差小。 c小表示尽管原始数据是离散的，但从模型得到的计算值和实际值之间的差不是很离散。
精密检查等级参照表
模型精度类平均方差比c
一级(好) C=0.35
二级(通过) C=0.5 C0.35
三级(勉强) C=0.65 C0.5
4级(不合格) C0.65
指标越大越好，p越大，表示残差与残差平均值之差小于规定值0.6745的点越多，即拟合值(或预测值)的分布比较均匀。 根据c、p两个指标，可以综合评价预测模型的精度。 模型的精度与后验差有小概率共同刻划。
最终结果变量a:-0.052808
变量u:17793.946
预测数据是1905019305.200320352.077221455.723722619.218623845.80725138.910626502.1362
残差检验： 053.799766.92285-243.7237145.7814
残差q检验： 0.00479
方差比c检验： 0.098678
误差小概率p检验： 1