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  • 资源一共含一个PPT, 内容涉及对基础的灰色预测模型GM(1, 1)的建模原理, 建模步骤, 以及应用GM(1, 1)进行销售额预测, 交通事故次数预测, 城市火灾发生次数预测, 灾变与异常值预测( 每个例子无代码, 但有详细计算过程)...
  • 这是非常好用的灰色预测模型的MATLAB源程序,可以帮助大家对灰色预测模型有更好的理解
  • 灰色预测具体代码实现,含原始数据。本资源针对湖南省未来人口预测问题,给出了预测结果。
  • 灰色预测模型及MATLAB实例

    万次阅读 多人点赞 2019-01-25 23:58:52
    灰色预测模型及MATLAB实例推荐下面的: https://www.cnblogs.com/somedayLi/p/9543202.html

    灰色预测模型及MATLAB实例推荐下面的:
    https://www.cnblogs.com/somedayLi/p/9543202.html

    https://www.cnblogs.com/yocichen/p/9348946.html

    function y=gm11() 
    %建立符号变量a(发展系数)和b(灰作用量)
    syms a b ;
    GG=[];
    c = [a b]';
     
    %原始数列 A
    %A = [41462, 28969, 32251, 47694, 32265, 27819, 33539, 36994];%VA
    %A=[70999	71282	85415	93747	101423	109150	115276	119349];%OH
    %A=[89981	86793	78577	72096	77318	75351	72376	68751];%PA
    %A=[29588	28285	27502	26820	27077	25811	26530	28870];%KY
    %A=[8668	9310	9429	9062	6926	5345	5405	3672];%WV
    %A=[240698 232146 234767.3 238130.8 40988.7 40345.4 39819.1 39392.8]%sum
    
    x=xlsread('VACountry-new.xlsx')
    for k= 1:118
         A =x(k,:)
    n = length(A);
     
    %对原始数列 A 做累加得到数列 B
    B = cumsum(A);
     
    %对数列 B 做紧邻均值生成
    for i = 2:n
        C(i) = (B(i) + B(i - 1))/2;
    end
    C(1) = [];
     
    %构造数据矩阵
    B = [-C;ones(1,n-1)];
    Y = A; Y(1) = []; Y = Y';
     
    %使用最小二乘法计算参数 a(发展系数)和b(灰作用量)
    c = inv(B*B')*B*Y;
    c = c';
    a = c(1); b = c(2);
     
    %预测后续数据
    F = []; F(1) = A(1);
    for i = 2:(n+10) %这里10代表向后预测的数目,如果只预测一个的话为1
        F(i) = (A(1)-b/a)/exp(a*(i-1))+ b/a;
    end
     
    %对数列 F 累减还原,得到预测出的数据
    G = []; G(1) = A(1);
    for i = 2:(n+10) %10同上
        G(i) = F(i) - F(i-1); %得到预测出来的数据
    end
     
    disp('预测数据为:');
    G
    GG=[GG;G];
    
    end
    xlswrite('VACountryyuce.xlsx',GG)
    
    %模型检验
     
    H = G(1:8); %这里的10是已有数据的个数
    %计算残差序列
    epsilon = A - H
     
    %法一:相对残差Q检验
    %计算相对误差序列
    delta = abs(epsilon./A);
    %计算相对误差Q
    disp('相对残差Q检验:')
    Q = mean(delta)
     
    %法二:方差比C检验
    disp('方差比C检验:')
    C = std(epsilon, 1)/std(A, 1)
     
    %法三:小误差概率P检验
    S1 = std(A, 1);
    tmp = find(abs(epsilon - mean(epsilon))< 0.6745 * S1);
    disp('小误差概率P检验:')
    P = length(tmp)/n
     
    %绘制曲线图
    t1 = 2010:2017;
    t2 = 2010:2027;
    plot(t1, A,'ro'); hold on;
    plot(t2, G, 'g-');
    xlabel('年份'); ylabel('污水量/亿吨');
    legend('实际污水排放量','预测污水排放量');
    title('长江污水排放量增长曲线'); %都用自己的
    grid on;
    

    在这里插入图片描述

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  • 灰色预测模型的原理、建模计算、检验和案例,帮助大家更好理解灰色预测模型建模使用。
  • 线性回归和灰色预测模型案例.doc
  • 灰色预测模型.pdf

    2020-04-13 14:16:04
    灰色预测模型(Gray Forecast Model)是通过 少量的、不完全的信息,建立数学模型并做出预 测的一种预测方法.当我们应用运筹学的思想方法 解决实际问题,制定发展战略和政策、进行重大 问题的决策时,都必须对...
  • 灰色预测——从模型实例

    万次阅读 多人点赞 2018-08-30 14:46:42
    灰色预测——从模型实例

    灰色预测——从模型到实例

    这里写图片描述

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    注意:

    灰导数可由累减生成而来

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    邻值生成数列

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    参考文档

    https://wenku.baidu.com/view/edd6b44c24c52cc58bd63186bceb19e8b8f6ec81.html

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  • 预测模型灰色预测完整讲解与代码

    一、问题

    预测问题我们几乎已经见了很多了,很多比赛都会遇到预测,因此我们必须掌握它!
    本案例你只需要会改数据就行,不用花时间理解每一行代码意思。
    举个例子如下:(借鉴)
    在这里插入图片描述

    二、建模

    1. 看到数据后先画时间序列图并简单的分析下趋势
    2. 将数据分为训练组和试验组,尝试使用不同的模型对训练组进行建模,并利用试验组的数据判断哪种模型的预测效果最好
    3. 选择上一步骤中得到的预测误差最小的那个模型,并利用全部数据来重新建模,并对未来的数据进行预测。(比如我们可以使用SSE这个指标来挑选模型,常见的模型有指数平滑、ARIMA、灰色预测、神经网络等)
    4. 画出预测后的数据和原来数据的时序图,看看预测的未来趋势是否合理
    5. 选择上一步骤中得到的预测误差最小的那个模型,并利用全部数据来重新建模,并对未来的数据进行预测
    6. 画出预测后的数据和原来数据的时序图,看看预测的未来趋势是否合理

    GM(1,1)模型代码讲解:

    1. 画出原始数据的时间序列图,并判断原始数据中是否有负数或期数是否低于4期,如果是的话则报错,否则执行下一步;
    2. 对一次累加后的数据进行
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  • 数学建模——灰色预测模型及matlab代码实现

    万次阅读 多人点赞 2019-09-02 20:52:58
    灰色预测的主要特点是模型使用的不是原始数据序列,而是生成的数据序列。其核心体系是灰色模型(Grey Model,简称GM),即对原始数据作累加生成(或其他方法生成)得到近似的指数规律再进行建模的方法。 优点是不...

    灰色预测的主要特点是模型使用的不是原始数据序列,而是生成的数据序列。其核心体系是灰色模型(Grey Model,简称GM),即对原始数据作累加生成(或其他方法生成)得到近似的指数规律再进行建模的方法。

    优点是不需要很多的数据,一般只需要4个数据就够。缺点是只适合于中短期的预测,只适合指数增长的预测。

    GM(1,1)预测模型1阶微分方程,只含1个变量

    GM(1,1)模型预测步骤
    1.数据的检验与处理
    2.建立模型
    3.检验预测值
    (1)残差检验
    (2)级比偏差检验
    4.预测数据

    灰色预测模型使用条件:

    1.已知数据[x,y]的组合大于4组,小于10组。(已知的样本数据过小或过大可选择其他的方法预测)

    2.在实际应用中,数据通常是以年份度量的非负数据(如果是月份或季度数据可用时间序列模型)

    3.数据能经过准指数规律的检验(除了前两期外,后面至少90%的期数的光滑比要低于0.5&#x

    展开全文
  • 【数学建模】灰色预测模型(预测)

    万次阅读 多人点赞 2020-08-02 16:43:07
    灰色预测模型2.灰色系统理论3. 针对类型4. 灰色系统5. 灰色生成6. 累加生成7. GM(1,1)模型推导精度检验精度检验等级参照表二、适用问题三、算法总结1. 步骤四、应用场景举例1. 累加生成2. 建立GM(1,1)模型3. ...
  • 灰色预测分类及特点二、灰色预测模型GM(1,1)1.几个理论1.1 累加生成数(1-AGO)1.2 累减生成数(IAGO)1.3 邻值生成数2.GM(1,1)2.1 灰微分方程模型2.2 白化方程3.算法步骤3.1 数据的检验与处理3.2 建立模型,求出预测...
  • 对于一个热衷于编程的人,看到这个想起了我实训做的预测模型,(但这个模型的代码是比较简单的,如果你学了numpy,pandas的基础,并了解一下numpy的矩阵运算即可),所以编程实现的必须的。import numpy as np ...
  • 超级干货:一文读懂灰色预测模型

    千次阅读 2020-12-06 13:39:18
    灰色预测模型可针对数量非常少(比如仅4个),数据完整性和可靠性较低的数据序列进行有效预测,其利用微分方程来充分挖掘数据的本质,建模所需信息少,精度较高,运算简便,易于检验,也不用考虑分布规律或变化趋势等...
  • 灰色预测模型GM(1,1) 与例题分析

    万次阅读 多人点赞 2017-09-06 13:39:28
    灰色预测模型灰色预测的概念(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知的,既系统信息是完全充分的。 黑色系统是一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的,只能通过它与外界的...
  • 数学建模灰色预测案例论文,方法,实用,一看就会。
  • 关于灰色模型预测

    2015-10-17 15:16:17
    是有关于灰色模型的课题,里面讲到了很多关于灰色模型的知识,以及预测方法,可以帮助大家了解和学习
  • [TOC]程序简介利用灰色预测GM11模型预测股票收盘价,由于灰色预测模型适合短期预测和小样本,所以程序输入数据为5个,输出为1个,进行动态建模 程序输入:原序列、需要往后预测的个数 程序输出:预测值、模型结构(后...
  • 细谈多维灰色预测模型GM(1,n)

    千次阅读 2021-01-27 03:40:16
    今天和大家细谈一些关于多维灰色预测模型的数学方法。首先,很多人觉得灰色模型不好用,甚至有人觉得还不如线性回归,我这里解释一下,灰色模型有很多种,常见到的是GM(1,1),这是一维一次求导的灰色预测模型,即自...
  • 灰色预测模型 matlab代码及例子

    千次阅读 2019-05-12 11:59:49
    clc;clear; %建立符号变量a(发展系数)和b(灰作用量) syms a b; c = [a b]';...T2=input('输入需要预测数据个数:'); t1=1:T1; t2=1:T1+T2; n = length(A); %对原始数列 A 做累加得到数列 B B = cumsum(...
  • 一般来说,长期电力负荷的变化具有逐年增长的趋势,灰色预测模型能够较好地以指数形式拟合长期用电量的情况,因此灰色预测方法是预测长期电力负荷的有效方法;但长期电力负荷的变化也具有一定的随机性和...
  • 针对振荡幅度大的小样本振荡序列预测问题, 构建灰色区间预测模型. 首先对原始序列的上下界序列直接建立非等间隔GM(1,1)模型, 得到取值包络带的上下包络曲线以描述系统发展的边界; 然后给出原始序列区间预测值和基本...
  • 论文研究-基于改进灰色预测模型的动态顾客需求分析.pdf, 传统质量屋难以有效分析和管理顾客需求的动态变化,为此提出了一种基于改进灰色预测模型的动态顾客需求分析方法....
  • 数学建模之灰色预测实例含代码

    千次阅读 2019-02-13 13:54:05
    二, 灰色预测的步骤  北方某城市 1986~1992 年道路交通噪声平均声级数据见表1 表1 市近年来交通噪声数据[dB(A)] 序号 年份 序号 年份 1 1986 71.1 5 2000 71.4 2...
  • 灰色预测主要用于样本量较少,具有一定趋势的时间序列数据预测,文件是TXT格式,里面包含了灰色预测G(1,1)R语言代码,有详细代码和解释。
  • 论文研究-含Caputo型分数阶导数的灰色预测模型.pdf, 针对缺乏统计规律的小样本预测系统, 如何挖掘其... 实例表明含有Caputo型分数阶导数的灰色预测模型的有效性与实用性.
  • 提出了一种不等时距灰色预测GM(1, 1)模型的方法,弥补了等时距GM(1, 1)模型的不足。通过诸多的实例分析,结果理想可靠,有较好的实际意义。
  • 文章目录前言灰色预测灰色关联度比较 前言 本片博文只是一篇笔记博文,略有不当之处请务必多多指正!望各位大佬不吝赐教! 灰色预测 何为灰色预测,这个历史就不多说了。我们更加关心的是这个玩意他能够干什么,适合...

空空如也

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灰色预测模型案例