基于MATLAB的灰色预测GM(1,1)计算App 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,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...
EXCLE是可以进行矩阵运算的,先选中2×2的数据框,输入函数mmult(transpose(E3:F12),E3:F12),输完后按Ctrl+Shift+Enter,便可以计算出矩阵运算结果。 第五步,求(B^T *B)^(-1) 逆矩阵运算,同样选中2×2的数据框,输入函数minverse,按Ctrl+Shift+Enter计算出逆矩阵。 第六步,求BT*Yn,这次是选中2×1的矩阵,...
Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机波动率模型、序列蒙特卡罗SMC、M H采样分析时间序列 Matlab创建向量自回归(VAR)模型分析消费者价格指数 (CPI) 和失业率时间序列 Stata广义矩量法GMM面板向量自回归 VAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据R语言时变向量自回归(TV-VAR)模型分析时间序...
Z = (np.array([-0.5 * (X1[k - 1] + X1[k]) for k in range(1, len(X1))])).reshape(len(X1) - 1, 1) # 数据矩阵A、B A = (X0[1:]).reshape(len(Z), 1) B = np.hstack((Z, np.ones(len(Z)).reshape(len(Z), 1))) 训练预测模型model.train(X_train) # 训练 Y_p...
目前,灰色预测的GM(1,1)模型在安全领域得到了广泛的应用,涉及火灾事故、交通事故、船舶以及煤矿事故等方面。而对模型的求解上可以使用手工计算,也可以使用Mat lab等软件编程完成。但是对于一线的安全工作人员手工求解往往工作量大,甚至更容易出现计算错误。计算机编程求解对一线人员来说更加困难,使用不是很现实。EXCEL目...
有人给波波提意见说写一些方法的使用，那么今天就介绍下灰色GM(1,1)模型吧！灰色GM(1,1)模型在对成指数增长的数据进行预测很好用。方法较老，但是“老当益壮”啊~工具/原料 电脑（台式机、笔记本均可）word等办公软件 方法/步骤 1 确定你想研究的问题，例如：价格预测、需求预测等 2 获取原始数据，构建各...
本文旨在通过Python编程语言,结合灰色模型GM(1,1)、ARIMA模型和指数平滑法,帮助客户对太阳能光伏发电数据进行时间序列分析,并可视化展示预测结果。通过对比不同模型的预测精度和适用场景,为光伏发电量预测提供一种更为科学、合理的方法。同时,本文的研究成果也将为电网调度、能源管理以及投资者决策提供有价值的参考依据。
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
# 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...