其中,GM(1,N)是一种特殊的灰色预测模型,它通过将时间序列数据分成若干个灰色系统来进行预测。在GM(1,N)模型中,第一个数字1代表灰色系统中的一阶差分,即将时间序列数据的相邻两个数据作差得到的差分序列;第二个数字N代表灰色系统的变量个数。该模型通过对差分序列的分析和建模,以及对原始序列的逆运算,得出时间...
因此,灰色预测模型GM(1,n)更适用于短期预测,对于长期预测,需要其他更加合适的模型。 代码 importnumpyasnpimportmathasmtimportmatplotlib.pyplotasplt# 累加生成函数defgenerate_AGO(m):returnnp.cumsum(m).tolist()# 紧邻均值生成函数defgenerate_Z(m):return[(m[j]+m[j-1])/2forjinrange(1,len(m))]...
对于给定序列x(0),能否建立精度较高的GM(1,1)预测模型,一般可用x(0)的级比σ(0)(k)的大小与所属区间,即其覆盖来判断。 事前检验准则:设x(0)=(x(0)(1),x(0)(2),...,x(0)(n)),x(0)(k),x(0)(k-1)∈x(0),且级比 ,则当 时,序列x(0)可作GM(1,...
常用的灰色系统预测模型主要有GM(1,1)和GM(1,n),以下分别对这两种模型展开。【1】.GM(1,1)模型 GM(1,1)模型的预测原理是:对某一数据序列用累加的方式生成一组趋势明显的新数据序列,按照新的数据序列的增长趋势建立模型进行预测,然后再用累减的方法进行逆向计算,恢复原始数据序列,进而得到预测结果。 GM(1,1...
-, 视频播放量 3747、弹幕量 2、点赞数 87、投硬币枚数 35、收藏人数 179、转发人数 32, 视频作者 Matthew学长, 作者简介 上交MEM 决策分析网站:https://www.mcdmonline.com,可免费下载方法的步骤文档,欢迎试用,相关视频:GM(1,1)灰色预测的可以直接套用的excel文档
在进行模型构建后，会得到后验差比C值，该值为残差方差 / 数据方差；其用于衡量模型的拟合精度情况，C值越小越好，一般小于0.65即可。第三步：模型拟合和预测；进行模型构建后得到模型拟合值，以及最近12期的预测值（SPSSAU默认提供最近12期预测值）第四步：模型残差检验。模型残差检验为事后多重比较法...
求大神帮忙 有对灰色..求大神帮忙 有对灰色预测模型GM(1,N)了解的吗,我不太懂它这个方法对后续数据是怎么预测的,是把影响因素的后续数据先用GM(1,1)预测出来,然后再把预测的影响因素后续数据去预测因变量吗?
Python灰色预测模型代码 灰色预测gm(1,n)matlab程序,@数学建模数学建模——灰色预测灰色预测理论灰色理论认为信息不完全系统的行为现象尽管是朦胧的,数据是复杂的,但它具备一定的潜在规律,是有整体功能的。灰色预测就是从杂乱中寻找出规律,从而对系统进行预测。灰色模
灰色预测gm模型是不是机器学习,目录简介数学模型分析步骤对数据进行准指数规律检验对预测效果进行评价GM(1,1)模型拓展MATLAB源码简介在这里,灰色的意思是系统的信息只有一部分,不完整,与之类似概念还有白色和黑色。灰色预测模型是通过少量的、不完全的信息,建立数学模
图表说明:上表格展示了序列值和级比值。若所有的级比值都位于区间(e^(-2/(n+1)), e^(2/n+1))内,说明数据适合模型构建。若不通过级比检验,则对序列进行“平移转换”,从而使得平移转换后序列满足级比检验。 由上表可知,原序列至少有一个级比值不位于区间(0.889, 1.125)内,此时应对原序列进行平移转换,spss...