数学建模：预测学生成绩的一种方法，需要用matlab编程，请教高手

Question

对随时间变化的序列无明显趋势时，采用“累加”的方法，建立一个随时间变化趋势明显的时间序列。
例如，一同学四学期的成绩分别为 3，4，7，5，变化趋势不明显，对这四学期成绩进行累加可以生成一列趋势明显的序列3，7，14，19。按照累加后序列的增长趋势可建立预测模型预测第五学期的成果，这里可以根据图形列出一个函数。然后采用“累减”的方法进行逆运算。恢复原成绩序列，得到预测结果。
这种方法叫做“灰色预测法”，即“GM（1，1）模型”。现在，想用matlab编程对大量学生的成绩做预测，请求！急用！
C语言也可以

Answer 1

%程序中的变量定义:alpha是包含α、μ值的矩阵;ago是预测后累加值矩阵;var是预测值矩阵;error是残差矩阵; c是后验差比值
function gm(x); %定义函数gm(x)
clc; %清屏,以使计算结果独立显示
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,并将值赋与矩阵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α、μ矩阵
for i=1:n+3 %计算数据估计值的累加数列,如改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+2 %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
ago %显示输出预测值的累加数列
alpha %显示输出参数α、μ数列
var %显示输出预测值
error %显示输出误差
c %显示后验差的比值c
x=[19519,19578,19637,19695,16602,25723,30379,34473,38485,40514,42400,48337];gm(x)
你将向量中的数据改成 你的数据就可以了