GM(2,1)灰色预测模型是一种比较常用的预测模型,于非单调的摆动发展序列或有饱和的S形序列,可以考虑建立GM(2,1)。 GM(2,1)的模型原理和检验指标与GM(1,1)类似,区别在于:GM(2,1)是通过建立二阶微分方程进行预测运算。模型的白化方程如下: 其中a1、a2,b是模型参数。 具体原理可以参考CSDN博主zstar-_的文章...
GM(2,1)灰色预测模型是一种比较常用的预测模型,于非单调的摆动发展序列或有饱和的S形序列,可以考虑建立GM(2,1)。 GM(2,1)的模型原理和检验指标与GM(1,1)类似,区别在于:GM(2,1)是通过建立二阶微分方程进行预测运算。之前介绍了基于MATLAB的guide制作的灰色预测模型GM(2,1)计算的GUI界面,但是随着MATLAB版本...
灰色模型有一套具体的检验标准,后注。 检验三个指标:相对误差、绝对关联度、均方差比值。利用MATLAB检验结果如下: 可见: 平均相对误差为 3.74% ,则模型精度为二级;同时算得绝对关联度 g 为 0.9845, 均方差比值 C 为 0.2355,则模型精度为一级,可见模型精度较高,可用于事故预测。 附MATLAB程序: 1clc,clear2x1=...
灰色系统GM(2,1)MATLABmatlab函数 function [x0f,c,error1,error2]=GM21(X0,k,X00)% 建⽴立函数 [X,c,error1,error2]=example9_3_2_3(X0,k) %X00为假设的X0的第0个数值 % 其中X0为输⼊入序列，k为预测⻓长度，% X为预测输出序列，c为后验差检验数，error1为残差，error2为相对误差 ...
普通的灰色预测GM1.m clear X=input('请输入原始数据:','s');%原始数据（可以多行，每一行为一类原始数据，即可多类原始数据）X=str2num(X);[m1 m2]=size(X);%m1和m2分别表示X的行数和列数 k0=input('请输入所要预测的阶数:');GM(1,1)模型 for i=1:m1 n=i;x0=X(i,:);%将...
if range(1,1) < exp(-2/(n+2)) | range(1,2)>exp(2/(n+2)) error('级比没有落入灰色模型的范围内') else %空行输出 disp(' '); disp('可以用GM(1,1)建模') end x1 = cumsum(x0) %累加运算 B=[-0.5*(x1(1:n-1)+x1(2:n)),ones(n-1,1)] ...
摘要: 针对经济预测,根据灰色模型GM(1,1)的应用介绍了灰色模型GM(2,1)的原理,并利用最小二乘法改进GM(2,1)算法及其预测步骤,用MATLAB实现了预测,用中国经济增长率数据做了仿真,对观测时间序列拟合出数学模型.关键词: 灰色GM(2,1)模型;最小二乘原则;MATLAB;算法;经济预测 ...
灰色系统GM(2,1)MATLABmatlab函数.pdf,function [x0f,c,error1,error2]=GM21(X0,k,X00) % 建⽴函数 [X,c,error1,error2]=example9_3_2_3(X0,k) %X00为假设的X0的第0个数值 % 其中X0为输⼊序列,k为预测⻓度, % X为预测输出序列,c为后验差检验数,error1为残 差,err
灰色系统预测GM(11)模型及其Matlab实现.doc 热度: function [x0f,c,error1,error2]=GM21(X0,k,X00) %建⽴函数 [X,c,error1,error2]=example9_3_2_3(X0,k) %X00为假设的X0的第0个数值 %其中X0为输⼊序列,k为预测⻓度, %X为预测输出序列,c为后验差检验数,error1为残 ...
数学建模学习笔记(二十二)灰色预测(下)Verhulst模型 matlab模型 GM(1,1)模型适用于具有较强指数规律的序列,只能描述单调的变化过程。 对于非单调的摆动发展序列或有饱和的 S 形序列,可以考虑建立 GM(2,1),DGM 和 Verhulst 模型 zstar 2022/06/14