第六步,求BT*Yn,这次是选中2×1的矩阵,输入mmult(transpose),同样是按Ctrl+Shift+Enter。 第七步,计算[a,u]^T,选中2×1的矩阵,输入公式,按Ctrl+Shift+Enter计算。得出来a为-0.014,u为997.6。那就可以直接计算u/a=-71024.7 至此,红色部分是公式中所需要的数值,都拆解计算出来了 所以,将求出来的数都代入...
1. 初始化预测序列，将第一年的数据作为初始条件。2. 使用模型公式计算后续年份的预测值：x0_pre1(k 1)=(x0(1)-b/a)*(exp(-a*k)-exp(-a*(k-1)))。3. 结果通过红色实线在图中展示，对比原始数据，直观呈现预测结果。图中，横轴表示年份，纵轴表示人口总量，通过预测数据线和原始数据点...
数据的平滑设计为三点平滑,具体公式为 步骤3 GM(1,1)建模 步骤4 模型检验 检验GM(1,1)模型的精度,通常采用残差检验。设原始序列x(0)k点(或时刻)的实际值为x(0)(k),由x(0)所得灰色模型的计算值为 ,则称 为k点(或时刻)的残差。定义相对误差ε(k): 对于ε(k),一般...
将以上参数带入公式 GM(1,1)求解,最小二乘估计参数为: a = -0.09682929,b =4549.89922748 ,b/a = -46988.87347486 将求解的 a、b 数值带入公式,可以得到 GM(1,1)模型的函数式将2012-2020 年原始数据带入公式,即可求得相对应的预测值。 3.3、房价预测及评...
来源公式推导连接 https://blog.csdn.net/qq_36387683/article/details/88554434 关键词:灰色预测 python 实现 灰色预测 GM(1,1)模型 灰色系统 预测 灰色预测公式推导 一、前言 本文的目的是用Python和类对灰色预测进行封装 二
如果要使用数学公式描述模型,如下所示即可: 上表格展示出模型的拟合值,以及向后12期的拟合数据情况,当然也可通过图形直观查看如下图,下图明显可以看出,往后时会一直下降,这是GM(1,1)模型的特征,其仅适用于中短期预测,因此向后1期和向后2期的数据具有价值,更多的预测数据需要特别谨慎对待。 最后针对残差值进行...
首先，输入原始数据序列X0。通过累加生成新的序列X1，再计算X2，即X2(i) = X1(i) + X1(i+1)。接着，构建B矩阵，该矩阵用于求解模型参数。B矩阵的元素为-0.5倍的X2和一个全1向量。利用B矩阵求解A矩阵，A矩阵的元素即为模型参数a和u。通过这些参数，可以得到预测公式X(k+1) = b*exp(-...
灰色GM(1,1)预测模型公式[3]为: (1) 对上式通过累减操作后得到模型的还原预测值为: (2) 其中: 为原始数列 累加后得到的生成数列; 为变量; 是待识别参数, 是发展系数, 是灰色作用量。 1.2.2模型建立 将2016-2022年广西壮族自治区出生人口数量作为原始数据序列 : (3) 对原始数据做累加生成得到生成序列 ...
for k=1:(n-1) Z(k)=(Ago(k)+Ago(k+1))/2; %Z(i)为xi(1)的紧邻均值生成序列 end Yn =A;%Yn为常数项向量 Yn(1)=[]; %从第二个数开始,即x(2),x(3)... Yn=Yn'; E=[-Z;ones(1,n-1)]';%累加生成数据做均值 c=(E'*E)\(E'*Yn);%利用公式求出a,u ...
(1—9) 、(1—10)式称为 GM(1,1)模型的时间相应函数模型,它是 GM(1,1)模型 灰色预测的具体计算公式。 建立灰色预测模型的一般步骤 第一步:级比检验,建模可行性分析。 第二步:数据变换处理。 第三步: 用 GM(1,1)建模。 第四步:模型检验。 三、灰建模事例 北方某城市 1986-1992 年交通噪声平均声级...