学不会也妹有关系,文末为您附上了MATLAB代码,换个数字就能直接使用,彻底解放大脑。 2.基础概念 2.1 定义 GM(1,1)是由邓聚龙(1987)首次提出的一种灰色预测模型,它可以有效处理具有指数增长或衰减趋势的时间序列数据。该模型通过对原始数据序列进行累加生成一次累加序列,并利用一次指数拟合对累加序列进行模型建立,...
灰色预测模型中最基本的是一次拟合参数模型,即GM(1,1)它是通过对原始数据进行累加生成后,得到规律性较强的序列,再用指数曲线去拟合得到预测值,即累加之后属于指数增长型的数据适合用灰色预测。 2.案例分析 3.原理解析 4.MATLAB源码 %2021/12/6 %公众号:好玩的MATLAB clc;clear;close all %原数据 data=[72.03...
下面我将分点介绍如何在MATLAB中实现灰色GM(1,1)模型,并提供相应的代码片段。 1. 理解灰色GM(1,1)模型的基本原理和算法步骤 灰色GM(1,1)模型的基本原理是通过对原始数据进行一次累加生成(1-AGO),使数据序列呈现指数增长趋势,然后通过构建一阶线性微分方程进行拟合,最后通过累减还原得到预测值。 2. 在MATLAB...
disp('预测数据为:'); G %模型检验 H = G(1:10); %这里的10是已有数据的个数 %计算残差序列 epsilon = A - H; %法一:相对残差Q检验 %计算相对误差序列 delta = abs(epsilon./A); %计算相对误差Q disp('相对残差Q检验:') Q = mean(delta) %法二:方差比C检验 disp('方差比C检验:') C =...
数学建模-灰色预测模型GM（1,1）_MATLAB 数学建模-灰⾊预测模型GM（1,1）_MATLAB %GM(1,1).m %建⽴符号变量a(发展系数)和b(灰作⽤量)syms a b;c = [a b]';%原始数列 A A = [174, 179, 183, 189, 207, 234, 220.5, 256, 270, 285];%填⼊已有的数据列！n = length(A);%对...
GM(1,1)模型作为灰色系统理论重要组成部分，适合于小样本数据的预测，在样本缺乏导致信息不足的情况下能充分利用所观察到的决策信息，给出较高精度的预测结果。GM(1,1)模型的思想是对最开始的数据进行一次累加生成数据序列，新的数据序列相应的曲线可以应用特定曲线无限逼近，把逼近曲线作为基础模型，将预测值做几次...
Matlab灰色预测模型GM(1,1)代码本程序主要用来计算根据灰色理论建立的模型的预测值 Matlab灰色预测模型GM(1,1)代码 function c7fun73 X0=[2.874 3.278 3.307 3.39 3.679]; AU=c7fun73(X0);a=AU(1);u=AU(2);m2=length(X0); for k=1:1:m2-1 xx1(k+1)=(X0(1)-u/a)*exp(-a*k)+u/a; ...
灰色系统预测GM(1,1)模型及其Matlab实现 预备知识 (1)灰色系统 白色系统是指系统内部特征是完全的;黑色系统是指系统内部信息完全未知的;而灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统,灰色系统其内部一局部信息,另一局部信息未知或不确定。 (2)灰色预测 ...
GM(1,1)灰色预测模型是一种比较常用的预测模型。经常用于数据量较少的时候,对未来数据进行预测,经常用于能源、经济等年份指标数据的预测。之前介绍了基于MATLAB的guide制作的灰色预测模型GM(1,1)计算的GUI界面,…
灰色模型预测GM（1,1）MATLAB程序代码 灰⾊模型预测GM（1,1）MATLAB程序代码 版权所有引⽤请注明出处 function gmcal=gm1(x)%% ⼆次拟合预测GM(1,1)模型 %x = [5999,5903,5848,5700,7884];sizexd2 = size(x,2);%求数组长度 k=0;for y1=x k=k+1;if k>1 x1(k)=x1(k-1)+x(k);%累加...