代码 经过整理,以下附上Python代码:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 线性平移预处理,确保数据级比在可容覆盖范围 def greyModelPreprocess(dataVec): "Set linear-bias c for dataVec" import numpy as np from scipy import io, integrate, linalg, signal from scipy.sparse.linalg ...
GM(1,1)模型就是专门用来预测那些呈现上升趋势的数据序列的。它通过一些数学上的处理,比如累加和简化计算,来估算这种趋势会如何延续。而 GM(2,1)模型则是用来看那些下降趋势的数据,它的处理方法跟GM(1,1)有点像,但是会多一个步骤,它不仅仅进行一次加总处理,还会对加总过的数据进行再一次的处理。这样就可以应...
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) ...
数学建模算法：灰⾊预测模型GM（1,1）及Python代码灰⾊预测模型GM(1,1)灰⾊预测模型\(GM(1,1)\)是在数学建模⽐赛中常⽤的预测值⽅法，常⽤于中短期符合指数规律的预测。其数学表达与原理分析参考⽂章尾部⽹页与⽂献资料。经过整理，以下附上Python代码：灰⾊模型要求数据前后级⽐落⼊...
如何使用Python实现Grey Prediction GM(1,1)模型的超参数优化 在数据分析和预测建模中,Grey Prediction (GM)模型是一种非常有效的工具。特别是GM(1,1)模型在时间序列预测中表现优异。然而,为了获得更好的预测结果,通常需要对模型的超参数进行优化。本文将指导您如何使用Python实现GM(1,1)模型的超参数优化,适合刚入...
本文重点介绍了GM (1,1)模型的基本理论和建模步骤,结合Python软件对数据的分析,得出了影响模型精度的主要因素,对模型的改进提供了可行性的建议,这对未来灰色理论模型的进一步研究具有十分重要的意义。 GM(1,1)灰色模型 灰色系统理论灰色系统理论与方法的核心是灰色动态模型,其特点是生成函数和灰色微分方程。灰色动态...
灰色预测模型GM(1,1)通过累加原始数据，构造紧邻均值序列，求解模型参数，最后通过参数预测原始序列未来值。这方法简单有效，适用于数据量不多的情况。在具体应用时，要根据数据特征和问题要求选择是否采用，同时结合其他模型进行综合分析。代码示例展示了GM(1,1)模型的预测过程，输出原始数据与预测结果对比，...
GM(1,1)模型是一个单变量一阶模型,是一个一阶单变量常系数微分方程,它是通过灰色微分拟合方法对给定的灰色时间序列进行累积生成而建立的。 它非常适合于广义系统,因此是一种适合于预测的灰色模型,也是灰色预测的基本模型。 2) 原理 关于公式详细讲解,可以参考: ...
本文的目的是用Python和类对灰色预测进行封装 二、原理简述 1.灰色预测概述 灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的,通常分为以下几类: (1) 灰色时间序列预测。用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量(如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等)构造灰色预测模型,预...
定义GM(1,1)灰色模型 代码语言:javascript 复制 classGM11():def__init__(self):self.f=None deftrain(self,X0):X1=X0.cumsum()Z=(np.array([-0.5*(X1[k-1]+X1[k])forkinrange(1,len(X1))])).reshape(len(X1)-1,1)# 数据矩阵A、BA=(X0[1:]).reshape(len(Z),1)B=np.hstack((Z...