GM(1,1)是最简单的灰色预测模型,它是使用原始的离散非负数据列,通过一次累加生成削弱随机性的较有规律的新的离散数据列,然后通过建立微分方程模型,得到在离散点处的解经过累减生成的原始数据的近似估计值,从而预测原始数据的后续发展。(本文中只探究 GM(1,1) 模型,第一个 1 表示微分方程是一阶的,后面...
灰色系统理论灰色系统理论与方法的核心是灰色动态模型,其特点是生成函数和灰色微分方程。灰色动态模型是以灰色生成函数概念为基础,以微分拟合为核心的建模方法,灰色系统理论认为:一切随机量都是在一定范围内、一定时段上变化的灰色量和灰过程,对于灰色量的处理不是寻求它的统计规律和概率分布,而是将杂乱无章的原始数据列...
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)] Y=x0(2:n); u=inv(B'*B...
模型残差直方图:第三张图是模型残差的直方图,也展示了残差的分布情况。 灰色模型GM(1,1) 使用灰色模型GM(1,1)进行时间序列分析。灰色模型是一种单变量时间序列模型,适用于具有不确定性的数据。 进行灰色模型GM(1,1)的时间序列分析。 模型摘要:灰色模型GM(1,1)的模型摘要提供了模型的统计信息,包括参数估计和模...
GM(1,1)模型是一个单变量一阶模型,是一个一阶单变量常系数微分方程,它是通过灰色微分拟合方法对给定的灰色时间序列进行累积生成而建立的。 它非常适合于广义系统,因此是一种适合于预测的灰色模型,也是灰色预测的基本模型。 2) 原理 关于公式详细讲解,可以参考: ...
GM(1,1)模型是灰色系统理论中的一个基本模型,"GM"代表"灰色模型",括号里的第一个"1"表示这个变量是一阶的,第二个"1"表示模型中只包含一个变量,即考虑变量随时间的一阶变化率。 发明这个算法的动机主要是为了解决现实世界中的不确定性和不完整信息问题。在很多情况下,我们拿到的数据是不完整的,或者有噪声,...
来源公式推导连接 https://blog.csdn.net/qq_36387683/article/details/88554434 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
GM(1,N)模型中，数字1代表灰色系统的一阶差分，即相邻数据差，N代表灰色系统的变量数量。通过分析差分序列，建立模型，逆运算原始序列，最终得到预测结果。该模型原理基于在N组数据序列累积基础上，形成N组趋势明显的新数据序列，根据增长趋势建立模型，通过相减法逆运算恢复原始数据序列，最终预测结果。GM(...
灰色预测模型GM(1,1)是一种专门针对数据量不多情况下进行预测的方法。它基于灰色系统理论，能通过构建简单数学模型预测数据走势，尤其适用于单调变化过程，即增长或下降趋势明显，数据变化遵循指数规律的序列。然而，它不适用于波动或非单调变化。处理数据时，首先对原始数据序列进行累加操作，生成紧邻均值序列...
更正声明:Excel实现多维灰色预测模型GM(1,n) 1065播放 Excel实现多维灰色预测模型GM(1,n),敬请指正。 1389播放 如何用Excel实现灰色预测GM(1,1)模型,虽然视频很短,但是内容很全面。 2894播放 3月要交初稿的进一个救一个! 8.4万播放 补充视频1:灰色预测效果不理想怎么办? 5864播放 灰色预测模型(理论) 1.3万...