灰色神经网络预测算法MATLAB实现
灰色系统理论和神经网络的组合，灰色神经网络的预测思路挺有意思。它不光适合小样本数据，对信息不完整的场景也挺友好。你要是手上有点不太完备的时间序列数据，想试试看预测，那这个资源还挺值得一看。
压缩包里两个文件：Greynet.m 和 data.mat。一个是用 MATLAB 写的主程序，一个是数据集。代码结构还算清晰，主要流程包括数据预、模型构建、训练、预测几个环节。数据读进去之后，模型就开始跑，输出也挺直观。
灰色系统的思路比较，主要靠生成序列、建模、解微分方程去推趋势；而 神经网络这边就负责拟合和学习了，两者搭配起来还挺稳。比起传统的时间序列方法，这种混合结构能更好地波动数据，比如电力负荷、销售额、股票走势这些。
Greynet.m 里训练过程不复杂，基本跟常规的 BP 网络流程差不多，只是前面多了一步灰色建模。你要是熟点 MATLAB，改个网络结构或者换套数据都挺方便。可视化这块也能顺手搞下图，看看拟合效果。
用之前记得把数据做下归一化，不然网络收敛会挺慢。建议先拿 data.mat 跑一遍熟悉流程，再替换成自己的数据。嗯，还有，数据太小的话效果受点影响，这种模型对趋势型数据比较友好。
如果你对 MATLAB 神经网络、GA 优化 或 Python 网络实现 感兴趣，也可以结合着一起参考看看。
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