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...
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
GM(2,1)灰色预测模型是一种比较常用的预测模型,于非单调的摆动发展序列或有饱和的S形序列,可以考虑建立GM(2,1)。 GM(2,1)的模型原理和检验指标与GM(1,1)类似,区别在于:GM(2,1)是通过建立二阶微分方程进行预测运算。之前介绍了基于MATLAB的guide制作的灰色预测模型GM(2,1)计算的GUI界面,但是随着MATLAB版本...
一般认为，用GM(l，l)模型来预测获得较高精度的必要条件是:1.等时距;2.非负;3.单调性。因此，对...
灰色GM(1,1)模型预测精度改进方法新探 灰色预测是灰色系统理论的重要组成部分,而GM(1,1)模型又是灰色预测的基础.笔者在实际应用中发现,用GM(1,1)模型对动态数据进行处理,有时可得到较好的结果,而有时的结果... 程毛林 - 《统计与决策》 被引量: 43发表: 2004年 销量预测的改进型灰色预测GM(1,1)模型...
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。
步骤1 级比检验、建模可行性分析 对于给定序列x(0),能否建立精度较高的GM(1,1)预测模型,一般可用x(0)的级比σ(0)(k)的大小与所属区间,即其覆盖来判断。 事前检验准则:设x(0)=(x(0)(1),x(0)(2),...,x(0)(n)),x(0)(k),x(0)(k-1)∈x(0),且级比 ...
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
灰色预测模型有很多，GM(1,1)模型使用最为广泛，第1个数字表示进行一阶微分，第2个数字1表示只包含1个数据序列。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 ...
1 确定你想研究的问题，例如：价格预测、需求预测等 2 获取原始数据，构建各时刻原始数据序列，尽量要详细哦 3 计算级比，若满足相应条件，则可进行建模 4 从左到右累加，结算得出累加序列 5 通过均值MEAN，计算得到白化背景序列。6 利用原始数据序列与白化背景序列，计算二级参数包：C、D、E、F。7 利用计算得到...