灰色预测模型通过对原始数据进行处理,生成一个新的序列(称为“累加生成序列”),再对该序列进行建模和预测。最常用的灰色预测模型是GM(1,1)模型,第一个 1 表示该模型为一阶微分方程模型,第二个 1 表示该模型是单变量的。 2.1. 建模流程 2.2. 构建累加生成序列 所谓的累加生成,就是将同一序列中的数据逐次相加...
灰色预测模型的原理 它通过对少量数据的分析来揭示潜在规律。不要求数据具有典型的分布特征,适用范围较广。以灰色函数来对原始数据进行处理。利用累加或累减等操作增强数据规律性。模型核心在于构建灰色微分方程。采用最小二乘法等方法求解方程参数。能对短中期的发展趋势进行有效预测。相对传统预测方法,计算过程较为简便...
1.灰色预测模型的原理 灰色预测模型的核心思想是通过对已知数据进行灰色关联度的度量,从而建立出合适的数学模型,进行未来数据的预测。其基本原理可以概括为以下五个步骤: (1)建立灰色微分方程:根据原始数据的特点,确定合适的灰色微分方程,通常使用一阶或高阶灰色微分方程。 (2)求解灰色微分方程:根据所选择的灰色微分方...
灰色预测是对时间有关的灰色过程进行预测。通过建立相应的微分方程模型,从而预测事物未来发展趋势的状况。 由于笔者的水平不足,本章只是概括性地介绍GM(1,1)模型的理论原理,便于对初学者的初步理解 目录 一、灰色系统 二、GM(1,1)灰色预测模型 1.生成累加数据与紧临均值生成序列 ...
7、生成 概念补充概念补充 1 1)原始数列:未作处理的数列)原始数列:未作处理的数列 2 2)生成数列:按某种要求经过处理的数列)生成数列:按某种要求经过处理的数列 四、灰色预测模型GM(1.1) 1)累加生成 通过数列各时刻数据的依个累加以得到新的数据与数列,记为通过数列各时刻数据的依个累加以得到新的数据与数列,...
你已经了解了GM(1,1)模型,它是用来处理和预测只有一个因素(变量)随时间变化情况的模型,而且它是基于一阶微分方程的。这个模型假设数据之间的增长率是恒定的,但是在实际情况中,很多时候数据的增长率并不是一成不变的。 这时候,灰色模型中的GM(2,1)就派上用场了,GM(2,1)模型仍然是针对单一变量的,只不过它...
灰色预测模型原理 一、概念明晰——灰色系统 1、定义 灰色系统是指“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”,“贫信息”的不确定性系统。两个极端：1）黑色系统：信息完全未确定的系统。2）白色系统：信息完全确定的系统2、特点1）用灰色数学处理不确定量，使之量化。2）充分利用...
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