这种预测方法就称作GM(1,1)模型,是灰色预测模型的一种。其中的G是grey,M就是model,括号内第一个1代表着微分方程是一阶,而第二个1代表着方程中有1个变量。 拓展知识:既然有GM(1,1)模型,自然有GM(2,1)、GM(1,2)模型等。其中GM(2,1)就代表利用一个变量的二阶微分方程来进行灰色预测。本题的新序列与...
GM(1,1)模型根据估计模型参数时选取的矩阵的方法不同,可以分为均值GM(1,1)模型、原始差分GM(1,1)模型、均值差分GM(1,1)模型等多种类型。均值GM(1,1)模型是邓聚龙教授首次提出的灰色预测模型,也是目前影响最大、应用最为广泛的形式,这里介绍基于累加生成数列的均值GM(1,1)模型...
接下来计算(B^T*B)^{-1},即B^T*B的逆矩阵,在excel中可以使用minverse函数直接计算出逆矩阵,十分方便,其计算公式和结果如下: =MINVERSE(G3:H4) 然后是计算B^T*Y,同样使用矩阵运算函数MMULT =MMULT(TRANSPOSE(D3:E17),F3:F17) 最后我们同样适用MMULT矩阵运算函数,代入公式u=(B^T*B)^{-1}*B^T*Y ...
常用的灰色系统预测模型主要有GM(1,1)和GM(1,n),以下分别对这两种模型展开。【1】.GM(1,1)模型 GM(1,1)模型的预测原理是:对某一数据序列用累加的方式生成一组趋势明显的新数据序列,按照新的数据序列的增长趋势建立模型进行预测,然后再用累减的方法进行逆向计算,恢复原始数据序列,进而得到预测结果。 GM(1,1...
建立灰色模型GM(1,1)对应的函数 计算相对误差 后验差比值检验 画出输入序列x0的预测序列及x0的比较图像 拟合模型 预测15年的人口数 logistic逻辑回归模型 预测 参考文献 [1]林泽楷,许梦瑶,陈以丙.人口预测模型的优化[J].科技致 富向导,2011(8):89-89. ...
1、作用 2、输入输出描述 3、案例示例 4、案例数据 5、案例操作 6、输出结果分析 7、注意事项 8、模型理论 9、参考文献 #1、作用 灰色预测是一种针对含有不确定因素、不完全信息或少量数据样本的系统进行预测的有效方法。它通过鉴别系统内部各因素之间发展趋势的相似性和差异性(即进行灰色关联分析),并对原始数据...
灰色预测模型GM(1,1)为在数学建模比赛中常用的预测方法,常用于得出中短期符合指数规律的预测值,文章同时列出GM(2,1)与之进行对比。本文附带了该模型的Python代码以供读者参考。
灰色预测GM(1,1)模型一般针对数据量少,有一定指数增长趋势的数据。在进行模型构建时,通常包括以下步骤: 第一步:级比值检验; 此步骤目的在于数据序列是否有着适合的规律性,是否可得到满意的模型等,该步骤仅为初步检验,意义相对较小。级比值=上一期值 / 当期值。一般情况下级比值介于(e^(-2/(n+1)), e^(...
Python灰色预测模型代码 灰色预测gm(1,n)matlab程序,@数学建模数学建模——灰色预测灰色预测理论灰色理论认为信息不完全系统的行为现象尽管是朦胧的,数据是复杂的,但它具备一定的潜在规律,是有整体功能的。灰色预测就是从杂乱中寻找出规律,从而对系统进行预测。灰色模
以苏州商品房房价为研究对象,帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型,利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化 由于房价的长期波动性及预测的复杂性,利用传统的方法很难准确预测房价,而灰色模型 GM (1,1)和神经网络的结合在一定程度上可以很好的解决这个问题。文章首先...