模型缺点:灰色预测只适合短期预测、指数增长的预测。
GM(1,1)模型可以帮助我们估计未来的人口增长趋势,但需要注意的是,模型的准确性可能受到数据质量和模型参数选择的影响。所以在使用模型时,我们要谨慎对待结果,综合考虑多个因素。 定义 灰色预测模型GM(1,1)是一种专门用来对数据量不多的情况下进行预测的方法。它是基于灰色系统理论提出的,能够通过构建一个简单的数学...
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,这里介绍基于累加生成数列的均值GM(1,1)模型,简称EGM。 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...
对生成变换后的序列(1) 建立微分方程型的模型即 GM 模型。 优点:所需的历史数据少,在能源预测应用广泛。 灰色预测是通过原始数据的处理和灰色模型的建立,发现、掌握系统的发展规律,对系统的未来状态做出科学的定量预测。进而提供主要的基础数据,预测模型的建立如下: GUI界面的主要程序 GUI界面的主要程序如下,可以自己...
缺点: 只适用于中长期的预测,只适合指数增长的预测,对波动性不好的时间序列预测结果较差。 理论部分:(看得有点懵,先记录,主要看应用)GM(1,1): 看不懂没关系,来个例子上手: 由于22.034 与17 相差5.034,这表明下一次旱灾将发生在五年以后。 matlab代码: ...
无偏GM(1,1)模型和传统GM(1,1)模型比较分析摘要无偏GM(1,1)模型实际上是一种无偏差的指数模型,它是在传统GM(1,1)模型基础上的一种改进,消除了传统灰色预测模型本身所固有偏差,分别给出两个实例说明这两个模型的优缺点。关键词无偏GM(1,1)模型;传统GM(1,1)模型;固有偏差AbstractThefactthatunbiasedGM(1,...
对于依据较少量的非结构化分析样本的预测模型来说,无论模型如何复杂精密,都只适合中短期预测,不适合做长期预测。 二、GM(1,1)预测模型的优缺点: 1、优点: 1)不需要很多的数据,至少有4个数据就能解决历史数据少、数据可靠性低的问题。 2)求解过程不涉及统计特征量的计算,能将无规律或规律不明显的原始数据进行...
(1,1)模型_3:.然而预测实践表明,用GM(1,1)进行预测.有时效果甚佳,有时却出现较大偏差,甚至完全失效].对此,研究人员提出了多种改进措施,如改进背托值的构造,引入残差修正,改善原始数据的光滑性等.但却鲜有学者从GM(1,1)模型的构造原理角度进行改进.文献Es-I意识到了这一问题,但是并未深入研究.文中将就...