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。模型的白化方程如下: 其中a1、a2,b是模型参数。 具体原理可以参考CSDN博主zstar-_的文章
灰色系统理论中,GM(1,1)建模很常用,但他是有一定适应范围的。 GM(1,1)适合于指数规律较强的序列,只能描述单调变化过程。对于具有一定随机波动性的序列,我们考虑使用Verhulst预测模型,或者GM(2,1)模型。 Verhulst和GM(2,1)适合于非单调的摆动发展序列或者具有饱和状态的 S 形序列。 Verhulst预测模型 Verhulst模型...
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...
GM（2，1）模型适用于非单调的摆动发展序列，或有饱和的s型序列。然而，模型预测趋势有时过于夸张，实用性可能不如GM(1,1)。从数据预测结果来看，其预测趋势过于夸张，可能与实际发展情况存在偏离，导致实用性和普适性方面可能不及GM（1，1）模型。【 GM(2,1)模型实现细节 】以下为GM（2，1）模型的Python实...
灰色预测模型详解：从GM（1，1）到GM（2，1）灰色预测模型GM（1，1）是数学建模中常用的预测方法，特别适用于中短期且符合指数增长规律的预测场景。在应用该模型时，首先需要进行数据预处理，确保数据的前后级比值落在合理范围内。因此，为了满足数据预处理的要求，我们需要进行线性平移。这种预处理方式确保了数据始终...
一、GM(1,1)模型建模原理 1. 对原始数据作一次累加 设原始灰色数据为x(0)(1),x(0)(2),...,x(0)(n),记为x(0)=(x(0)(1),x(0)(2),...,x(0)(n)),对其作一次累加,得到x(1)=(x(1)(1),x(1)(2),...,x(1)(n)),k=1,2,...,n,其中 ...
【摘要】应用灰色模型对滑坡变形进行预测,目前常用灰色GM(1,1)模型,而灰色GM(2,1)模型应用较少.在实际建模中发现,取不同长度的数据序列,建立的模型也不一样,所得的预测结果也有所不同.针对上述问题,本文基于统计的方法,得出白店子滑坡灰色预测模型最佳数据序列长度,在此基础上建立GM(2,1)模型对该滑坡深部位...
if range(1,1) < exp(-2/(n+2)) | range(1,2)>exp(2/(n+2)) error('级比没有落入灰色模型的范围内') else %空行输出 disp(' '); disp('可以用GM(1,1)建模') end x1 = cumsum(x0) %累加运算 B=[-0.5*(x1(1:n-1)+x1(2:n)),ones(n-1,1)] ...
在将数据进行无量纲处理之后,运用灰色系统GM(2,1)模型对结果进行检测,结果和预期相符。通过对建立的数学模型求解、对结果的讨论发现未来三亚和海口的商品住宅价格会快速增长,其中三亚房地产价格上涨更为迅速。 关键词:商品房价格;影响因素;主成分分析;多元线性回归;灰色预测 中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:...
1、精选文档 2灰色预测模型 gm(1,1)及其应用蠕变是材料在高温下的一个重要性能。处于高温状态下的材料长期受到载荷作用时,即使其 载荷较低,并且在短时间的高温拉伸试验中材料不发生变形,但在此情况下仍会有微小的蠕变, 极端的情况下,甚至会使材料发生破坏。高温材料多应用于各种车辆的发动机及冶金厂中各种设 备...