百度试题 题目GM(1,1)模型的检验分为哪几个方面( ) A. 残差检验 B. 前验差检验 C. 关联度检验 D. 后验差检验 相关知识点: 试题来源: 解析 A,C,D 反馈 收藏
5 建立模型前的级比检验 上面说到,有可能存在模型检验不通过的情况,那么就白忙活一场了。 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...
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)就代表利用一个变量的二阶微分方程来进行灰色预测。 本题的新序列...
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)的大小与所属区间,即其覆盖来判断。 事前检验准则:设x(0)=(x...
百度试题 题目GM(1,1)模型的检验分为哪几个部分( )。 A.后验差检验B.假设检验C.关联度检验D.残差检验相关知识点: 试题来源: 解析 ACD 反馈 收藏
通过标准化或正规化方法将数据转换到统一尺度,以提高模型的预测精度。 数据检验 极比值检验 灰色预测模型是一种常用于处理小样本和不完全信息情况下的预测方法。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...
GM(1,1)模型的检验分为哪几个部分()。 A.关联度检验B.残差检验C.后验差检验D.假设检验 参考答案: 进入题库练习 查答案就用赞题库小程序 还有拍照搜题 语音搜题 快来试试吧 无需下载 立即使用 你可能喜欢 判断题 线性最小二乘法是解决曲线拟合较常用的方法。 参考答案:对 点击查看答案进入题库练习...
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 指标临界值 一...
分别对预测进行上述三种检验:(注:此处的结果与下方代码的输出结果对应) 1.相对残差检验 此处输出的为相对残差序列,发现相对残差序列都小于0.5%,因此认为模型的精确度高。 若每个序列都小于0.5%,就不用考虑相对平均误差了,因为当严格检验通过时,较宽泛的检验一定也通过。(因此此题只看严格检验的结果就足够了,下面的...
GM(1,1)模型的评价 残差检验 级比偏差检验 结合具体预测场景来判断临界值,一般认为<0.1则说明拟合效果较好,<0.2则说明拟合效果达到一般要求, 代码部分 主函数 %% 输入数据 clear;clc Time=input('请输入数据时期:'); Data=input('请输入数据:');