clear; clc; close all; %% f = @(x, y) [ y(2); (1 - y(1)^2)*y(2) - y(1) ]; [x, y] = ode45(f, [0 10], [2 0]

总结 协方差矩阵反映了两个随机变量变化时是同向还是反向的（相关性）。 如果协方差>0，则说明这两个随机变量同向变化。 协方差矩阵<0，则说明是反向变化。 协方差矩阵=0，则说明是两个随机变量的变化方向没有任何相似度。 相

“凡事预则立，不预则废”，预测问题从古至今都是人们关注的重要内容之一， 回归分析、灰色 预测模型、神经网络学习和模糊预测模型等方法均可以实现在不同领域的预测．其中，灰色预测 模型作为灰色系统理论的组成部分之一，其对数据量要求较小，打破了以往