优点:在处理较少的特征值数据,不需要数据的样本空间足够大,就能解决历史数据少、序列的完整性以及可靠性低的问题,能将无规律的原始数据进行生成得到规律较强的生成序列。 缺点:只适用于中短期的预测,只适合近似于指数增长的预测。 电力负荷数据 定义GM(1,1)灰色模型 代码语言:javascript 复制 classGM11():def__i...
GM(1,1)模型可以帮助我们估计未来的人口增长趋势,但需要注意的是,模型的准确性可能受到数据质量和模型参数选择的影响。所以在使用模型时,我们要谨慎对待结果,综合考虑多个因素。 定义 灰色预测模型GM(1,1)是一种专门用来对数据量不多的情况下进行预测的方法。它是基于灰色系统理论提出的,能够通过构建一个简单的数学...
因此,灰色预测模型GM(1,n)更适用于短期预测,对于长期预测,需要其他更加合适的模型。 代码 importnumpyasnpimportmathasmtimportmatplotlib.pyplotasplt# 累加生成函数defgenerate_AGO(m):returnnp.cumsum(m).tolist()# 紧邻均值生成函数defgenerate_Z(m):return[(m[j]+m[j-1])/2forjinrange(1,len(m))]#...
针对灰色GM(1,1)模型的建模方法存在偏差,模型不满足协调性条件,不具有变换一致性,且通过累加生成建模时,x(0)(1)没有起到高精度控制预测等问题.该文从重构GM(1,1)白化背景值出发,利用白化背景值的加权向前差商和向后差商平均值优化模型灰导数,根据新信息对认知的作用大于旧信息的原理,以x(1)(n)替换x(0)(...
基于GM(1,1)灰色预测模型的改进与应用 李梦婉,沙秀艳 【摘要】摘要:针对传统的 GM(1,1)模型预测精度不高,并且其求解优 化与多项式拟合各有片面性的缺点,给出了基于求解优化和多项式拟合优化相 结合的改进灰色等维动态预测方法。结合美国近两百年人口的相关统计数据, 利用传统的 GM(1,1)模型及其优化后的模型...
目的预测我国新生儿出生缺陷率的变化趋势,为卫生部门制定相应的防制对策提供理论依据.方法利用GM(1,1)灰色模型对我国新生儿出生缺陷率进行拟合和变化趋势预测.结果根据我国以医院为基础的出生缺陷监测结果建立的灰色预测模型为:模型的平均误差率为1.8%,该模型精度为优(C=0.1955,P=1.000),预测效果好.结论近六年我国出生...
d(k)=x(0)(k)=x(1)(k)一x(1)(k-1) 灰色预测模型适用范围、优缺点 适用范围:该模型使用的不是原始数据的序列,而是生成的数据序列。核心体系是Grey Model,即对原始数据作累加生成(或其他处理生成)得到近似的指数规律再进行建模的方法。 优点:在处理较少的特征值数据,不需要数据的样本空间足够大,就能解决...
d(k)=x(0)(k)=x(1)(k)一x(1)(k-1) 灰色预测模型适用范围、优缺点 适用范围:该模型使用的不是原始数据的序列,而是生成的数据序列。核心体系是Grey Model,即对原始数据作累加生成(或其他处理生成)得到近似的指数规律再进行建模的方法。 优点:在处理较少的特征值数据,不需要数据的样本空间足够大,就能解决...
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...