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...
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)*B'*Y %拟合参数 %上述语句可替换为 u=B\Y 【有点不太理解】 % k=10; forecast1 = (x1(1)-u(2)./u(1)).*exp(-u(1).*([0:n-...
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...
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))]...
其中,gm(1,1)模型和gm(n,h)模型是常用的两种模型。gm(1,1)模型适用于一些具有单变量的数据序列,例如时间序列数据。该模型假设原始数据序列可以表示为一个一阶微分方程模型,通过对原始数据序列进行累加和反差运算,将其转化为一个线性的常微分方程模型,进而利用该模型进行数据预测。gm(n,h)模型则适用于具有多...
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...
累加数列克服了原始数列的波动性和随机性,转化为规律性较强的递增数列,为建立微分方程形式的预测模型作好准备。 2. 建立GM(1,1)模型 令z(1)为x(1)的紧邻均值生成序列z(1)={z(1)(1),z(1)(2),...,z(1)(n)},其中,z(1)(k)=0.5x(1)(k)+0.5x(1)(k-1),k...
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...
10.1 灰色预测理论10.2 GM1,1模型 10.3 GM1,1残差模型及GM n, h模型 回总目录10.1 灰灰 色色 预预 测测 理理 论论 一灰色预测的概念 1灰色系统白色系统和黑色系统 白色系统是指一个系统的内部特征是完全 已
灰色预测模型是一种基于灰色系统理论的预测方法，它可以对一些未知的数据进行预测。其中，gm(1,1)模型和gm(n,h)模型是常用的两种模型。gm(1,1)模型适用于一些具有单变量的数据序列，例如时间序列数据。该模型假设原始数据序列可以表示为一个一阶微分方程模型，通过对原始数据序列进行累加和反差运算，将...