数学建模各种算法MATLAB的编程代码，越详细越好

灰色预测
x=[0.11 0.49 0.50 0.23 0.27 0.02 -0.02 0.26 -0.25 0.08 ...
0.52 0.13 -0.01 0.52 0.57 0.01 0.32 -0.15 0.45 0.07 0.66...
0.58 0.51 0.53 0.49 0.38 0.33 0.29 0.32 0.03 0.39];
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

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