GM(1,1)预测模型 推导 精度检验 模型选定之后,一定要经过检验才能判定其是否合理,只有通过检验的模型才能用来作预测。 灰色模型的精度检验一般有三种方法: 相对误差大小检验法 关联度检验法 后验差检验法 下面主要介绍后验差检验法 精度检验等级参照表 算法总结 主要步骤 累加生成 建立GM(1,1)模型 检验预测值 Mat...
公众号后台回复灰色领取 ↓↓ BONUS TIME文末福利 更多 ↓↓ 数学建模资料、视频讲解、历年赛题 后台回复 【校苑】领取 高教社出版数学考试分析(2022版) 整书205页 文末附电子版免费领取 话不多说!免费获取方式! 扫描下方公众号二维码,回复:考研 👇...
GM(1,1),GM(2,1),DGM(1,1)均属于灰色系统理论中的预测模型,适用于少量数据和信息不足的情况下进行预测。其中,GM(1,1)为一阶灰色预测模型,GM(2,1)为二阶灰色预测模型,DGM(1,1)为带噪声的一阶灰色预测模型。 下面分别介绍它们的使用前提、使用方式、算法介绍以及Matlab代码: GM(1,1)模型 使用前提: ...
u=A(2)c=u/a ;b=X0(1)-c ;X=[num2str(b),'exp','(',num2str(-a),'k',')',num2str(c)];strcat('X(k+1)=',X)syms k;for t=1:length(X0)k(1,t)=t-1;end k Y_k_1=b*exp(-a*k)+c;for j=1:length(k)-1 Y(1,j)=Y_k_1(j+1)-Y_k_1(j);end XY...
以下是用Python实现的灰色模型GM(1,1)的代码示例。假设我们有一组历史产量数据,我们希望预测未来的产量。 importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltclassGreyModel:def__init__(self,data):self.data=np.array(data)self.n=len(data)defgenerate_AccumulatedSequence(self):self.A=np.zeros(self...
51CTO博客已为您找到关于java代码实现灰色预测模型的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及java代码实现灰色预测模型问答内容。更多java代码实现灰色预测模型相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。