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,但是随着MATLAB版本的更新,之后的版本不再支持guide制作的GUI界面,因此我基于MATLAB App Designer将灰色预测GM(1,1)模型修改成App,这样可以兼容2016之后的版本,也不受最新版本的限制。 基于MATLAB的灰色预测GM(1,1)计算APP的运行界面如下: 点击导...
此时采用最小二乘法求解得到a,b 求解GM(1,1)白化微分方程可得到离散解 还原为原始数组,可得到预测模型: 将离散解带入预测模型可得到 下面以一个实例进行此模型的应用 已知2012至2019年的年降水量,预测2020年的降水量。 代码如下: 求均值数列 再用最小二乘法求系数a,b 预测2020年 结果为: 关于建模类型的算...
GM(1,1)灰色预测模型是灰色系统理论的一个基本模型,主要用于处理含有不确定性的序列预测问题,特别适用于数据量小且变化趋势不明显的预测。下面我将基于MATLAB环境,为你提供一个完整的GM(1,1)模型实现过程,包括数据预处理、参数估计、模型建立和预测功能。 1. GM(1,1)模型的基本原理和数学公式 GM(1,1)模型的...
13.1-1 灰色预测 - GM(1,1)原理和MATLAB编程实现是MATLAB科学计算(进阶部分共4章:(已完结)模型分析与算法设计):方差+回归+多元统计+预测模型+神经网络的第35集视频,该合集共计56集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
构建GM(1,1)模型，并求出模型参数。最后得到预测序列。【3】代码详解 本文构建非负实数序列X(0)=(6.45 7.78 9.99 10.03 14.28)，并通过GM(1,1)模型对原始序列进行预测，得到后三期的结果。原始序列在MATLAB中的编码如下所示。1-AGO序列为：相应的连续相邻序列为：GM(1,1)内参数表示的代码如下...
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; ...
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 =...
本文探讨使用MATLAB的灰色模型GM（1,1）进行人口预测的方法。首先，定义时间范围为从2002年到2021年，共10年预测期。通过分析原始数据，计算出模型参数a与b。接下来，利用GM（1,1）模型进行预测，具体步骤如下：1. 初始化预测序列，将第一年的数据作为初始条件。2. 使用模型公式计算后续年份的预测值：...
plot(1:n,org,'-o',1:n,simulation,'-*'); legend('原始序列','拟合序列'); 细心的朋友应该会注意到一件事情:灰色预测模型里面不是有那么多矩阵运算吗,在这里怎么没有? 如果你跑了程序又会发现,这个程序计算出来的结果,跟任何一本书上写的结果完全一样。这是为啥嘞?
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)模型及其matlab实现 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进行逆向计算,恢复原始数据序列,进而得到预测...