a1, a2, b= u[0], u[1], u[2]#用diffeq代表微分方程diffeq = Eq(f(x).diff(x, x) + a1 * f(x).diff(x) + a2 *f(x), b)#调用dsolve函数,返回一个Eq对象,并提取带参数方程differential_equation = str(dsolve(diffeq, f(x)).args[1])#使用正则表达式提取齐次微分方程的根与非齐次微...
建立GM(2,1)模型: α(1)x(0)(k)+a1x(0)(k)+a2z(1)(k)=b.这个方程中的a1,a2, 和 b 是我们需要通过数据来估计的参数。 建立微分方程模型:基于一次累加序列,我们构建一个包含未知参数的二阶微分方程,即GM(2,1)的白化方程。 d2x(1)dt2+a1dx(1)dt+a2x(1)=b. 其中,a1,a2,和 b 是模型...
GM(1,1)模型是GM模型的一个基本类型。我们需要使用Python实现这个模型。 importnumpyasnpdefgm_model(data):# 计算数据的累加生成序列data=np.array(data)accumulation=np.cumsum(data)# 计算参数A=np.vstack([-0.5*(accumulation[:-1]+accumulation[1:]),np.ones(len(data)-1)]).T B=data[1:]# 计算...
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...
python神经网络kerasknnlstm 以苏州商品房房价为研究对象,帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型,利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化。 拓端 2023/03/20 4760 数学建模学习笔记(五)K-means聚类算法
rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 步骤二(解决坐标轴负数的负号显示问题) # 参考:https://www.cnblogs.com/jjmg/p/grey_model_by_python.html # 其他案例:https://github.com/dontLoveBugs/GM-1-1 # 线性平移预处理,确保数据级比在可容覆盖范围 def greyModelPreprocess(dataVec): "Set linear...
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、原理简述 1.灰色预测概述 灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的,通常分为以下几类: ...
AHP(层次分析法)的全面讲解及python实现 一、层次分析法的使用流程: 1. 建立层次结构模型 首先绘出层次结构图,正常三层是比较常见的:决策的目标、考虑的决策准则因素和决策对象。按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层(如下图是四层结构的) 2. 分层构造判断矩阵。多层次的评价指标体系结构一般比较复杂...
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。
@文心快码灰色预测 gm(1,1)python 文心快码 针对你的问题“灰色预测 GM(1,1) Python”,我将从理解灰色预测模型GM(1,1)的基本原理、学习如何在Python中实现GM(1,1)模型、准备或获取数据集、编写Python代码实现GM(1,1)模型并进行分析这几个方面来详细回答。 1. 理解灰色预测模型GM(1,1)的基本原理 GM(1,...