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...
Up闭关两天,终于完成了多维灰色预测模型GM(1,,n)的Excel实现过程。希望大家观看的时候一键三连。祝大家学业顺利。, 视频播放量 3966、弹幕量 0、点赞数 91、投硬币枚数 57、收藏人数 153、转发人数 39, 视频作者 妖刀可加米, 作者简介 第一阶段完成,有空继续更新视频,相
通过累加生成、最小二乘法、时间响应函数等手段，挖掘数据间的内在规律，实现对未来数据的预测。特点与优势 特点 灰色模型GM(1,n)具有计算简单、所需数据量少、适用范围广等优点。优势 能够处理不确定、不完全的信息，对数据分布、规律性无严格要求，适用于中长期预测。适用范围与限制 适用范围 适用于社会、经济、...
因此,灰色预测模型GM(1,n)更适用于短期预测,对于长期预测,需要其他更加合适的模型。 代码 importnumpyasnpimportmathasmtimportmatplotlib.pyplotasplt# 累加生成函数defgenerate_AGO(m):returnnp.cumsum(m).tolist()# 紧邻均值生成函数defgenerate_Z(m):return[(m[j]+m[j-1])/2forjinrange(1,len(m))]...
在实际应用中对未来产品销售收入是通过以前的数据进行预测,而在预测的过程中收益并不是只受一个变量的影响,而是受到多个变量的影响,本文拟将灰色系统中的GM(1,N)模型引入到此理论中,且在此基础上,将精度较高的残差GM(1,1)模型代替GM(1,1)模型嵌入GM(1,N)模型对受多自变量影响的销售收入进行预测。 二、对...
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,进而得到预测结果。 GM(1,1)建模过程: (1) 设一组原始数据为 ,n为数据个数。对 ...
3. 建立协调度模型 根据灰色分析结果,建立协调度模型,并进行预测和分析。 4. 模型优化 通过不断调整模型参数和改进算法,提高协调效果,实现更好的协调度结果。 二、应用实例 以某省市经济发展中的协调度问题为例,运用时滞多变量GM(1,n)模型进行分析。 将该省市2015年-2019年的GDP、人均可支配收入、居民消费水平...
1. GM(2,1)模型 弱化算子 对于初期增长势头过于猛烈的模型,为了提高精度,可以考虑使用弱化算子处理原始数列。 对应的,依旧是最小二乘估计参数,再对微分方程求解,得到: 2. DGM(2,1)模型 证明略。 GM(1,N)模型和GM(0,N)模型 1. GM(1,N)
首先分析国民经济构成及其影响因素,然后根据历史数据,建立定义型GM(1,1),GM (1,N)预测模型对国民经济中第二产业,第三产业,社会固定资产投资的预测,得到较高的精度,并将预测结果与实际造数据进行对比以验证预测模型的有效性。本文的主要工作如下: 第二章 详细阐述灰色系统关联模式 第三章 详细阐述灰色系统建模概况...
从表3中可以看出,文献[2]的GM(1,N)模型预测值的平均误差为5.4415%,而经过本文优化的GM(1,N)模型所得预测值的平均误差分别为4.6813%,其预测精度远高于原GM(1,1)模型。通过实例验证可知模型具有较好的精度。 4结论 根据仿真实验证明,利用多因素GM(1,N)模型预测城市道路交通噪声,模型精度高,预测结果可靠。 本...