GM(1,1)是使用原始的离散非负数据列,通过一次累加生成削弱随机性的较有规律的新的离散数据列,然后通过建立微分方程模型,得到在离散点处的解经过累减生成的原始数据的近似估计值,从而预测原始数据的后续发展。 3. 原理 设x 0 = ( x 0 ( 1 ) , x 0 ( 2 ) , x 0 ( 3 ) , . . . , x 0 ( n...
通常情况下,如果C值小于0.35,通常被认为模型具有较好的拟合精度;如果C值介于0.35到0.65之间,模型也可以接受,但精度相对较低;如果C值大于0.65,则表明模型拟合效果不理想。 例如,假设我们有一组数据和通过灰色预测模型得到的预测结果,计算出残差方差为0.02,原始数据方差为0.05,则后验差比C值为0.4。这个值介于0.35到0.65...
# 灰色预测模型GM(2,1) def greyModel2(dataVec, predictLen): "Grey Model for exponential prediction" # dataVec = [1, 2, 3, 4, 5, 6] # predictLen = 5 import numpy as np import sympy as sy from scipy import io, integrate, linalg, signal x0 = np.array(dataVec, float) n = x0...
最常用的灰色预测模型是GM(1,1)模型,第一个 1 表示该模型为一阶微分方程模型,第二个 1 表示该模型是单变量的。 2.1. 建模流程 2.2. 构建累加生成序列 所谓的累加生成,就是将同一序列中的数据逐次相加以生成新的数据的一种手段,累加后的数列成为累加生成数列。这是因为在灰色预测模型中,采用的是一阶微分方程...
数学建模讲义之灰色模型GM(1,1)灰色模型GM(1,1)1 设x0=(x0(1),…,x0(n)),累加x1=(x1(1),…,x1(n))令x1满足 dx1ax1udt (1)(1)式称为GM(1,1),其中a称为发展灰数,u称为内生控制灰数,记 aˆ au (BT B)1 BT xN 1[x1(3)x1(2)]2 1 1[x1(3)x1(2)]2 1 B ...
写成差分或者预测公式,为 【4】k=0,1,2,…,n-1,… 2、GM(1,1)模型的预测步骤 (1)数据的检验与处理 设原始数列为 计算数列的级比 若 (一个包含1的区间) 则认为原始数列适合作GM(1,1)灰色预测,否则需要对x(0)作平移: 使得数列y(0)满足级比检验。
GM(1,1)灰色预测—典型例题与原理是【入门到精通】北海:从零开始学数学建模 | 模型算法精讲+典型例题+MATLAB代码(小白数模竞赛国赛美赛必看)的第28集视频,该合集共计38集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
利用高数知识构建GM(1,1)模型的灰色微分方程,其中a为发展系数,b为灰色作用量。通过公式得到均值形式的GM(1,1)模型Z(1)。构建灰色预测矩阵:通过最小二乘法构建函数,并求出估计值:GM(1,1)模型的白化微分方程为:得到在公式(1)条件下时间响应函数,并对公式(7)进行计算,得到模拟预测序列。【英语学习】Gre...
上式称为GM(1,1)模型的时间函数模式,是GM(1,1)模型灰色预测的具体计算公式,对此公式做累减还原,得到原始数列的灰色预测模型为: 二、算例 以2010-2018年负荷数据作为算例惊醒模型负荷预测 %% 原始数据 %年份。。。负荷 S=[2000 4149 1149 2003.07 4851 2396 208.15 2001 4186...