百度试题 题目GM(1,1)模型的精度检验,一般通过计算()来进行。相关知识点: 试题来源: 解析 后验差
后差比检验是评价灰色预测模型拟合精度的重要方法,它主要用于确保模型的预测结果具有较高的准确性。具体来说,当我们构建了一个灰色预测模型后,会根据模型得到一系列的预测值。为了评估这些预测值的精确度,我们需要将它们与实际观测值进行对比,计算出两者之间的差异,即残差。 残差反映了模型预测值与实际观测值之间的偏差...
这里矩阵B给出不同的算法,就得到不同种类的GM(1,1)模型。此处给出的矩阵B的形式,得到的GM(1,1)模型称为均值GM(1,1)模型。 二、灰色预测步骤 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...
n 1 以残差的大小来判断模型的好坏,残差大,说明模型精度低,反之,说明精 度高。对于 k n ,称 k (k) x(0) (k) 为k 点模拟相对误差,称 1 n n k 1 k 为平均相 对误差。给定 ,当 且 n 成立时,称模型为残差合格模型。精度等级 参照表 3.1。 表1 精度检验等级参照表 精度等级 相对误差 指标临界...
所以需要在使用GM(1,1)模型之前进行数据的级比检验,如果通过了该检验,则可以使用灰色预测。 计算参数 ( ): 如果( )在区间 内,则说明可用GM(1,1)模型; 如果( )在区间外,可尝试平移变换,也就是给每个数据都加上任意常数c,看是否在区间内;求解后再减去c; ...
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 原理 求解部分 解析解 GM(1,1)模型的评价 ...
1、高级计算器在灰色预测GM(1, 1)模型精度检验中的使用摘要:目的 灰色预测GM(1, 1)模型精度检验计算工作繁琐,介绍一种不使用ENT键,进行程序写入和运算的方法。方法 使用CASIO 区X3600 P计算器二利用X、K寄存器输入程序变量,与SD机能组合运算。结果P1区程序写入17步,计算出了 R值。P2区程序写入21步, 计算出...
灰色模型检验系统残差参照表 灰色系统GM(1,1)模型的检验对所建立的模型要进行残差检验和后验差检验,模型检验合格后方能用于预测。(1)残差检验残差序列:))(,),2(),1(()0(n =))(ˆ)(,),2(ˆ)2(),1(ˆ)1(()0()0()0()0()0()0(nxnxxxxx 相对误差序列为: nknxnxx1)0()0()0()()(...
模型的精度由均方差比值C和小误差概率P共同划分,一般将模型的精度分为好、合格、勉强合格、不合格四级,若记该模型的均方差比值C所在等级为m,小误差概率P所在等级为n,则该模型的精度等级为 ,精度检验等级参照表(见表1). 表1精度检验等级参照表 指标精度等级 相对误差 均方差比值 小误差概率 一级(好) <0.01 ...