百度试题 题目GM(1,1)的模型是( )。A.灰色线性方程B.一阶灰色微分方程C.高阶灰色微分方程D.灰色微分方程组 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
构建年份t和累加生成序列x^(1)的一阶常微分方程 求解该方程 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...
原始差分GM(1,1)模型是GM(1,1)基本模型之一。原始差分模型是基于GM(1,1)的原始形式估计参数并以对应差分方程的解作为时间响应式进行预测的模型。定义 定义1：设序列 ,其中 为 的1-AGO序列： 其中 ;称
构建年份t和累加生成序列x^(1)的一阶常微分方程 求解该方程 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...
接下来我们使用灰色预测模型一步一步完成这个任务。 2. 灰色预测模型的原理 灰色预测模型通过对原始数据进行处理,生成一个新的序列(称为“累加生成序列”),再对该序列进行建模和预测。最常用的灰色预测模型是GM(1,1)模型,第一个 1 表示该模型为一阶微分方程模型,第二个 1 表示该模型是单变量的。
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 ...
从AIC的结果来看,arima(2,1,1)模型拥有最小的AIC值,因此为最优模型,因此将arima(2,1,1)模型作为最优模型。 对残差序列进行白噪声检验,通常考虑残差序列的随机性,即用伯克斯.皮尔斯 提出的I统计量进行检验,用修正的I统计量: Box.test(model$residuals,type="Ljung") ...
均值GM(1,1)模型是邓聚龙教授首次提出的灰色预测模型,也是目前影响最大，应用最为广泛的形式，人们提到GM(1,1)模型往往指的就是均值GM(1,1)模型。定义 均值GM(1,1)模型是指运用GM(1,1)模型的均值形式 进行最小二乘估计，借助白化微分方程 的解构造GM(1,1)模型的时间响应式而形成的差分-微分混合模型。
模型Gemma启动 gm(1,1)模型建模步骤,概念GM(1,1)模型是使用原始的离散非负数据列,通过一次累加生成削弱随机性、较有规律的离散数据列,然后通过建立微分方程模型,得到在离散点处的解经过累减生成的原始数据的近似估计值,从而预测原始数据的后续发展准指数规律的检验原