GM(1,N)模型和GM(0,N)模型 热度: Chess Strategy for the Tournament Player (Comprehensive Chess Course Series)-[Lev Gm Alburt Sam Gm Palatnik] 热度: 无偏GM(1,1)模型和传统GM(1,1)模型比较分析 热度: 豆丁推荐 ↓ 精品文档 ------------------
5.灰色系统预测模型的不足:对非线性数据样本预测效果差。 常用的灰色系统预测模型主要有GM(1,1)和GM(1,n),以下分别对这两种模型展开。【1】.GM(1,1)模型 GM(1,1)模型的预测原理是:对某一数据序列用累加的方式生成一组趋势明显的新数据序列,按照新的数据序列的增长趋势建立模型进行预测,然后再用累减的方法...
array([-0.5 * (x1[0:-1] + x1[1:]), np.ones(n-1)]).T Y = x0[1:] u = linalg.lstsq(B, Y)[0] def diffEqu(y, t, a, b): return np.array(-a * y + b) t = np.arange(n + predictLen) sol = odeint(diffEqu, x0[0], t, args=(u[0], u[1])) sol = sol....
说到GM(1,n)模型,这里面的“1”表示模型中只有一个微分方程,而“n”则说明有n个变量参与进来。与我们之前了解的GM(1,1)模型不同,在GM(1,1)模型中只有一个因变量和一个自变量,而GM(1,n)模型则是在多变量的情况下进行预测,适合那种多因素影响下的预测问题。 比方说,咱们要预测一个地区的电力消费量,这...
2.灰色 GM( 1,1)模型我们在经济领域应用比较广泛的是单变量一阶模型, 即 G M( 1,1)模型。 灰色系统理论通过对一般微分方程的深刻剖析定义了 序列的灰导数, 从而能够使我们利用离散数据序列建立近似的微分方程模型。这里要介绍的灰色 G M( 1,1) 模型就是在给定灰色时间序列的累 加生成上用灰色微分拟合方法...
gm(1,1)模型适用于一些具有单变量的数据序列，例如时间序列数据。该模型假设原始数据序列可以表示为一个一阶微分方程模型，通过对原始数据序列进行累加和反差运算，将其转化为一个线性的常微分方程模型，进而利用该模型进行数据预测。gm(n,h)模型则适用于具有多变量和非线性关系的数据序列，例如生态系统的...
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 ...
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你好,根据现在的情况来看,人体可以产生两种1型单纯疱疹病毒抗体,分别是I GM抗体和I GG抗体。1型单纯疱疹病毒I GG为阴性,表明没有1型单纯疱疹病毒感染,没有1型单纯疱疹病毒感染是正常的。如果1型单纯疱疹病毒I GG偏高,即1型单纯疱疹病毒I GG为阳性,表明已经感染单纯疱疹病毒,形成保护性抗体,但现在没有感染。如果...