为了确保灰色预测模型能够对数据序列进行有效的预测,我们必须先对数据进行级比值检验。级比值检验是一种预先检查,用以评价数据序列的规律性和灰色预测模型的适用性。 级比值是通过计算连续两期数据的比值来定义的,具体地,如果我们有一个数据序列\{x(1), x(2), ..., x(n)\},则第 i 期的级比值表示为 \lamb...
lamda = x0(1:n-1)./x0(2:n) % 级比 ——8个数据 range = minmax(lamda') %级比范围 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) ...
3.2. 输出结果 输出结果 1 :级别检验 上表格展示了序列值和级比值。若所有的级比值都位于区间(e^(-2/(n+1)), e^(2/n+1))内,说明数据适合模型构建。若不通过级比检验,则对序列进行“平移转换”,从而使得平移转换后序列满足级比检验。 输出结果 2 :灰色模型构建 上表格展示了发展系数、灰色作用量、后验...
1、建立模型的数据不应该少于4组 2、已知数据的检验处理 三、回归分析 四、灰色预测模型的建立 五、模型的检验 残差检验 级比偏差值检验 六、2023考研人数预测 七、matlab代码 一、灰色预测概念 1、灰色预测法是一种对含有不确定因素且具有少量数据的系统进行预测的方法。 2、灰色系统。白色系统是指,在一个系统...
St**fe上传892 Bytes文件格式mGM(1,!) GM(1,1)模型MATLAB代码,包含残差检验,级比偏差检验,后验差检验。 (0)踩踩(0) 所需:1积分 suooleander2021-08-29 12:08:13 评论 用不了啊,什么东西哦 qq_333290822018-02-12 05:32:59 评论 没有用 还 就让我评论了...
灰色预测GM(1,1)模型的原理灰色系统GM(1,1)模型: grey model一阶微分,一个变量。 通过累加生成削弱随机性的较有规律的新的离散数据列。GM(1,1)原理 详细参考PPT 准指数规律的检验发展系数与预测GM(1,1)模型的评价 残差检验 真实值减去预测值 级比偏差检验 什么时候用灰色预测灰色预测的例题1.如果有季节性...
针对问题二:第一种方案灰色预测法通过 MATLAB 求解,验证通过级比检验,可 以得出 ˆa 0.050194, ˆb 26483000 。预测函数为: ˆ 1 1 -502016888.1 0.050194k 527612862.1 x k e 求出预测的 100 个数据,整体呈下降趋势,在第 400 天后趋于平缓。从图像快...
将由GM(1,1)得到的个所选变量的预测值数据所得到的神经网络(模型预测),从而得到各种收入的预测值 方法、模型及代码 Lasso方法: 线性回归的L1正则化通常称为Lasso回归,一般来说,对于高维的特征数据,尤其线性关系是稀疏的,我们会采用Lasso回归。或者是要在一堆特征里面找出主要的特征,那么Lasso回归更是首选了。Lasso...
1.灰色系统的定义: 灰色系统指既含有已知信息又含有未知信息的系统。 2.灰色预测模型的定义: 对灰色系统进行预测的模型。 灰色模型(Grey Model,简称GM模型)一般表达方式为GM(n,x)模型,其含义是:用n阶微分方程对x个变量建立模型。 3.灰色预测模型的目的:
数学建模——灰色预测模型Python代码 “”" Spyder Editor This is a temporary script file. “”" import numpy as np import math history_data = [724.57,746.62,778.27,800.8,827... NOGM(1,1) NOGM(1,1) 基本思想: PSO优化初始条件, 即: data = csvread('D:\matlab2016a\demo\data\air.csv...