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 ...
代码 # 导入所需的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 定义GM(1,1)类classGM11:def__init__(self):self.a=0# 灰色作准指数self.b=0# 灰色作准常数self.X0=None# 初始数据序列self.X_cum=None# 累加数据序列deffit(self,X):self.X0=Xn=len(X)self.X_cum=np.cumsum(X)# 累加生成数...
forecast1 = (x1(1)-u(2)./u(1)).*exp(-u(1).*([0:n-1+k]))+u(2)./u(1); %白化方程的离散响应 exchange = diff(forecast1)%最后10个为预测的数据 epsilon=x0(2:n)'-exchange(1:n-1) %计算残差 delta=abs(epsilon./x0(2:n)') %计算相对误差 rho=1-(1-0.5*u(1))/(1+0.5...
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...
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，...
grey_model_by_python.html# 其他案例:https://github.com/dontLoveBugs/GM-1-1# 线性平移预处理,确保数据级比在可容覆盖范围defgreyModelPreprocess(dataVec):"Set linear-bias c for dataVec"c=0x0=np.array(dataVec,float)n=x0.shape[0]# 行数# 确定数值上下限L=np.exp(-2/(n+1))R=np.exp(2...
【视频】Python用GM(1,1)灰色模型预测模型对电力预测 全文链接:http://tecdat.cn/?p=32561 分析师:Dongsheng Hang 负荷预测是电力系统的重要工作之一,对电力系统各个部门的工作都起着非常重要的作用(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频
关键词：灰⾊预测 python 实现灰⾊预测 GM(1,1)模型灰⾊系统预测灰⾊预测公式推导 ⼀、前⾔ 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)...
来源公式推导连接 https://blog.csdn.net/qq_36387683/article/details/88554434 关键词:灰色预测 python 实现 灰色预测 GM(1,1)模型 灰色系统 预测 灰色预测公式推导 一、前言 本文的目的是用Python和类对灰色预测进行封装 二
00:00/00:00 【视频】Python用GM(1,1)灰色模型预测模型对电力预测 tecdat拓端发布于:浙江省2023.05.25 21:21 分享到