MATLAB 中实现灰色神经网络（Grey Neural Network, GNN）进行时间序列预测的实例（包含详细的完整的程序

内容概要：本文详述了在MATLAB环境下，利用灰色神经网络(GNN)进行时间序列预测的整个流程，包括数据模拟生成、构建与运用灰色预测系统以及基于GNN的时间序列预测模型的设计与验证。最终通过图表展示了实际数值与预测数值之间的比较。提供的完整代码旨在辅助科研工作者、学生和其他研究相关人员理解并操作GNN在不同任务场景下的实施方式。 适用人群：对机器学习、神经网络特别是对MATLAB平台感兴趣的学生、教师及研究员，有一定的MATLAB编程能力和数据分析背景的学习者，从事信号处理和技术分析的专业人士。 使用场景及目标：适用于金融市场的预测分析、工程技术问题的数据预测，以及其他涉及历史时间序列数据的预测场景。具体包括了理解和模仿现有的模型、自定义参数来优化现有模型或者扩展应用范围到更多类型的时间序列预报中去。 其他说明：此文件提供了所有相关的源代码，允许使用者修改输入尺寸、时间序列大小和训练轮数等多项配置选项来进行实验与定制，有助于进一步熟悉模型及其各组成部分的功能机制。