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...
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 ...
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)] ...
5705.7 8 2007 5699 5716.6 9 2008 5711 5728.1 10 2009 5720 5740.2 11 2010 5728 5753.2 12 2011 5758 5767.2 13 2012 5799 5782.5 14 2013 5799 5799.4 15 2014 5816 5818.3 16 2015 5852 5839.6 17 2016 5885 5864 18 2017 5902 5892.1 利用MATLAB作图得到:由此可以看出:模型预测值很好,同样人口呈上升...
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
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