Step.1 构建累加序列 Step.2 生成均值序列 Step.3 计算模型参数 Step.4 求解预测值 Step.5 验证预测结果 4. 算例分析 5. MATLAB代码 6. 参考文献 1. 前言 预测在日常生活和决策过程中扮演着关键角色,它能够帮助我们做出更明智的选择和规划未来的行动。通过预测,我们能够理解可能的发展趋势和潜在结果,从而在...
构建GM(1,1)模型，并求出模型参数。最后得到预测序列。【3】代码详解 本文构建非负实数序列X(0)=(6.45 7.78 9.99 10.03 14.28)，并通过GM(1,1)模型对原始序列进行预测，得到后三期的结果。原始序列在MATLAB中的编码如下所示。1-AGO序列为：相应的连续相邻序列为：GM(1,1)内参数表示的代码如下...
下面我将分点介绍如何在MATLAB中实现灰色GM(1,1)模型,并提供相应的代码片段。 1. 理解灰色GM(1,1)模型的基本原理和算法步骤 灰色GM(1,1)模型的基本原理是通过对原始数据进行一次累加生成(1-AGO),使数据序列呈现指数增长趋势,然后通过构建一阶线性微分方程进行拟合,最后通过累减还原得到预测值。 2. 在MATLAB...
Matlab灰色预测模型GM(1,1)代码本程序主要用来计算根据灰色理论建立的模型的预测值 Matlab灰色预测模型GM(1,1)代码 function c7fun73 X0=[2.874 3.278 3.307 3.39 3.679]; AU=c7fun73(X0);a=AU(1);u=AU(2);m2=length(X0); for k=1:1:m2-1 xx1(k+1)=(X0(1)-u/a)*exp(-a*k)+u/a; ...
灰色模型预测GM（1,1）MATLAB程序代码 灰⾊模型预测GM（1,1）MATLAB程序代码 版权所有引⽤请注明出处 function gmcal=gm1(x)%% ⼆次拟合预测GM(1,1)模型 %x = [5999,5903,5848,5700,7884];sizexd2 = size(x,2);%求数组长度 k=0;for y1=x k=k+1;if k>1 x1(k)=x1(k-1)+x(k);%累加...
🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 ⛄ 内容介绍 研究了灰色 GM(1,1)模型及其在电力系统负荷预测中的应用,以实际算例为基础,对预测结果作了分析,得出结论:灰色 GM(1,1)模型精度较高,但也存在一定的局限性. ⛄ 部分代码
1. GM(1,1)模型 知识点 例题 代码实现 上机课作业,可人为输入数据与预测年数,并作出图来。 % GM(1,1)模型 clc,clear x0 = input('请输入一个列向量数组:') k = input('请输入预测年数:') % x0 = [124761 125786 126743 127627 128453 129227 129988 130756 131448]' 输入数据 注意这里为列向量...
残差error1=e1= ,这里残差有12个。 相对残差error2=e2= ,这里相对残差有12个。 (6)后验差检验: C= ,其中 , S1为绝对误差序列的标准差。 , S2为原始数据系列标准差, , C<0.35好;C<0.5合格;C>0.6不合格。 利用matlab做求解a,b,B,并作残差分析 >> x0=[19519,19578,19637,19695,16602,25723,30379...
数学建模-灰色预测模型GM（1,1）_MATLAB 数学建模-灰⾊预测模型GM（1,1）_MATLAB %GM(1,1).m %建⽴符号变量a(发展系数)和b(灰作⽤量)syms a b;c = [a b]';%原始数列 A A = [174, 179, 183, 189, 207, 234, 220.5, 256, 270, 285];%填⼊已有的数据列！n = length(A);%对...
灰色预测模型中最基本的是一次拟合参数模型,即GM(1,1)它是通过对原始数据进行累加生成后,得到规律性较强的序列,再用指数曲线去拟合得到预测值,即累加之后属于指数增长型的数据适合用灰色预测。 2.案例分析 3.原理解析 4.MATLAB源码 %2021/12/6 %公众号:好玩的MATLAB clc;clear;close all %原数据 data=[72.03...