Step.1 构建累加序列 Step.2 生成均值序列 Step.3 计算模型参数 Step.4 求解预测值 Step.5 验证预测结果 4. 算例分析 5. MATLAB代码 6. 参考文献 1. 前言 预测在日常生活和决策过程中扮演着关键角色,它能够帮助我们做出更明智的选择和规划未来的行动。通过预测,我们能够理解可能的发展趋势和潜在结果,从而在...
matlab 回归分析——regress 2020-03-08 回归分析,就是研究几种变量之间的关系 [B,BINT,R,RINT] = regress(Y,X)B,BINT,R,RINT,STATS] = regress(Y,X)[...] = regress(Y,X,ALPHA)B:回归系数,是个向量(“the vector B… AmazingGrace Matlab遗传算法工具箱的使用及实例(非线性规划) 非线性规化标准...
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...
1.1 GM(1,1)的一般形式 设有变量X(0)={X(0)(i),i=1,2,...,n}为某一预测对象的非负单调原始数据列,为建立灰色预测模型:首先对X(0)进行一次累加(1—AGO,Acumulated Generating Operator)生成一次累加序列: X(1)={X(1)(k),k=1,2,…,n} 其中 X(1)(k)= X(0)(i) =X(1)(k-1)+ X...
Matlab实现GM（1,1）模型（源代码）关于这个模型的介绍不想多说了，只是⼀个娱乐⽽已。下⾯是所有的代码，直接粘到你的M⽂件⾥⾯，然后跑就是了。⼀分钱不收。function [ simulation,params] = GM( org )n=length(org);%⼀次累加 for i=1:n acc(i)=sum(org(1:i));end %计算背景值 ...
基于你提供的信息和要求,我将为你提供MATLAB环境下实现GM(1,1)灰色预测模型的详细步骤和代码。以下是分点回答: 1. 明确灰色预测模型GM(1,1)的基本原理和步骤 GM(1,1)模型是一种基于灰色系统理论的预测模型,适用于小样本数据的时间序列预测。其基本原理和步骤包括: 数据累加生成:通过对原始数据进行累加生成,减弱...
这样一来,只要是能实现线性回归的函数,完全都可以实现它所谓的参数估计。它那些大片大片的矩阵计算,完全只是为了忽悠你们而已,呵呵呵呵呵呵呵呵。 我大概数了一下,去掉我那些注释和画图,写一个GM(1,1)模型只需要10几行代码。如果你想偷懒,让它更简省,其实还可以更少。 比如累加的时候直接就把背景值算了,少一次...
matlab的GM(1,1)模型实现 %程序中的变量定义:alpha是包含α、μ值的矩阵;ago是预测后累加值矩阵;var是预测值矩阵;error是残值矩阵;c是后验差比值 function gm(x); %定义函数gm(x) clc; %清屏,以使计算结果独立显示 format long; %设置计算精度 if lengthh(x(:,1))=1 %对出入矩阵进行判断,如不是...
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,…