gm(1,n)matlab代码 文心快码BaiduComate 以下是一个基于MATLAB实现的GM(1,n)模型的代码,包括函数定义、核心算法逻辑、输入参数接口,以及一个简单的测试示例。 1. GM(1,n) MATLAB函数实现 matlab function [predicted_values, model_parameters] = gm1n(data_matrix, prediction_steps) % data_matrix: 输入数据...
GM(1,N)模型的预测原理与GM(1,1)类似,不同之处在于输入数据变量是n个。 GM(1,N)模型的建模过程如下: 设系统有特征数据序列: 相关因素序列: 令(i=1,2,…,N)的1-AGO序列为Xi(1),其中 生成 的紧邻均值数列: 根据灰色理论对 建立微分方程GM(1,n): 其中,a称为发展系数, 称为驱动系数, 称为驱动项。
GM(1,n)(灰色模型代码) %灰色预测模型GM(1,n)模型的matlab源代码,包括预测模型的建立,以及模型的精度检验指标c,p的计算 %假设预测3步,N=3 %如在命令窗口键入: %gm=ycgm1n([1.6,1.7,2,1.8,1.9],[2,2.4,3,3.2,3.1],[3,3.1,3.2,3.5,2.8],3) function GM=ycgm1n(data1,data2,data3,N) %dat...
常用模型有GM(1,1)模型、GM(1,N)模型、Verhulst模型、GM(2,1)模型,DGM模型和灰色波形预测。 1. GM(1,1)模型 知识点 例题 代码实现 上机课作业,可人为输入数据与预测年数,并作出图来。 % GM(1,1)模型 clc,clear x0 = input('请输入一个列向量数组:') k = input('请输入预测年数:') % x0 ...
function GM1_1(X0)format long ;[m,n]=size(X0);X1=cumsum(X0); %累加 X2=[];for i=1:n-1 X2(i,:)=X1(i)+X1(i+1);end B=-0.5.*X2 ;t=ones(n-1,1);B=[B,t] ; % 求B矩阵 YN=X0(2:end) ;P_t=YN./X1(1:(length(X0)-1)) %对原始数据序列...
%灰色预测模型GM(1,n)模型的matlab源代码,包括预测模型的建立,以及模型的精度检验指标c,p的计算 %假设预测3步,N=3 %如在命令窗口键入: %gm=ycgm1n([1.6,1.7,2,1.8,1.9],[2,2.4,3,3.2,3.1],[3,3.1,3.2,3.5,2.8],3) functionGM=ycgm1n(data1,data2,data3,N)%data1:纵摇,data2:升沉,data3...
(1,n)模型的matlab源代码,包括预测模型的建立,以及模型的精度检验指标c,p的计算%假设预测3步,N=3%如在命令窗口键入:%gm=ycgm1n([1.6,1.7,2,1.8,1.9],[2,2.4,3,3.2,3.1],[3,3.1,3.2,3.5,2.8],3)functionGM=ycgm1n撰戎符骑旺丧驾邹瞒芭躺走骤岸黍座丰遍侍斡章浦原宏帖橡穿嗽傣侨至遏洲臆却...
13.1-3 灰色预测 - GM(1,N)是MATLAB科学计算(进阶部分共4章:(已完结)模型分析与算法设计):方差+回归+多元统计+预测模型+神经网络的第37集视频,该合集共计56集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
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
小白将使用的灰色预测模型的Matlab代码贴在下面,代码使用了灰色模型进行两次回归预测,缺点是精度不高,预测后的残差有点大。 灰色预测模型主要内容: GM(1,1)模型(1阶1个影响因素); 离散灰色模型(解决GM(1,1)中的理论缺陷); GM(1,N)模型(多个变量影响); ...