文章目录一、算法介绍1.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. 检验预测值五、MATLAB代码六、实际案例七、论文案例片段（待完善） 一、算法介绍1.灰色预测模型少量的、不完全的的信息，建立数学模型并做
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2023-10-12 11:00:59
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灰色预测是就灰色系统所做的预测。所谓灰色系统是介于白色系统和黑箱系统之间的过渡系统。其具体的含义是:如果某一系统的全部信息已知为白色系统，全部信息未知为黑箱系统，部分信息已知，部分信息未知，那么这一系统就是灰色系统。相关概念白色系统：指一个系统的内部特征的完全已知的，即系统信息是完全公开的黑色系统：与白色系统相反，指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联系来加以观测研究灰色
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2023-09-02 10:00:38
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## 灰色预测在Java中的应用
### 摘要
灰色预测是一种用于预测未知数据趋势的方法，它来源于对灰色系统的研究。在Java中，可以使用灰色预测算法来进行数据分析和预测。本文将介绍灰色预测的原理和在Java中的应用，以及提供相应的代码示例。
### 1. 灰色预测原理
灰色预测是一种基于数据样本的预测方法，它通过对已知数据样本进行分析，推断未来趋势。灰色预测的核心思想是将数据样本划分为两
原创
2023-12-24 06:29:00
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在matlab中是这样的，python中需要指定，默认以行sum += 1plt.imshow(display_array,cmap=gray)#显示灰度图像plt.axis(off)plt.show()2、onevsall如何利用...如果，==》预测y=14、使用scikit-learn中的svm模型代码全部代码https:github.comlawlite19machinelearning_
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2023-08-07 01:28:54
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##灰色预测模型简介 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,都必须对未来进行科学的预测.预测是根据客观事物的过去和现在的发展规律,借助于 ...
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2021-07-22 17:14:00
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预测人口模型利用灰色预测模型预测人口应用灰色预测模型（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。是处理小样本（4个就可以）预测问题的有效工具，而对于小样本预测问题回归和神经网络的效果都不太理想。灰色系统我们称信息完全未确定的系统为黑色系统，称信息完全确定的系统为白色系统，灰色系统就是这介于这之间，一部分信息是已知的，另一部分信息是未知
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2023-08-07 10:41:42
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# Java 灰色预测模型科普
在数据分析与预测领域，灰色预测模型（Grey Prediction Model）由于其有效性与简便性，被广泛应用于经济、工程、社会科学等多个领域。本文将从灰色预测模型的基本原理入手，结合Java的代码实现，带您深入了解这一模型的应用。
## 一、灰色预测模型的基本原理
灰色预测模型，最常见的是GM(1,1)模型。它是基于系统中数据的前后关系，将原始数据进行“灰
# 灰色预测模型的基本知识与Java实现
## 引言
在现代数据分析和预测领域，灰色预测模型（Grey Prediction Model）以其独特性和优越性被广泛应用。它在样本数据较少时表现良好，特别适用于经济、环境等时间序列数据的预测。本文将探讨灰色预测模型的基本原理，并提供Java代码示例，帮助大家理解并实现这一模型。
## 灰色预测模型简介
灰色预测模型基于灰色系统理论，主要应用于对
原创
2024-09-29 06:07:55
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# 灰色预测及其在 Java 中的实现
在现代社会，数据的积累和分析变得越来越重要，灰色预测方法因其简单易用和精确度高而受到广泛关注。本文将介绍什么是灰色预测，如何在 Java 中实现这种技术，并提供实际的代码示例。
## 什么是灰色预测？
灰色预测（Grey Prediction），最早由中国学者邓小平提出，主要用于处理不完全信息与不确定性问题。它的核心思想是利用已有的数据，通过建立模型进
原创
2024-09-11 07:28:06
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灰色数列预测Java的方法
在数据处理和时间序列预测中，灰色数列模型（Grey System Theory）由于其较好的预测精度和适用性被广泛应用。本文将详细探讨灰色数列预测在Java中的实现过程，覆盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南及最佳实践。
### 背景定位
在实际应用中，企业常需对未来的趋势进行预测，以便优化决策和资源配置。灰色数列模型尤其适合处理小样本、信息不完备的
灰色预测引言古人说：“凡事预则立，不预则废。”办任何事情之前，必须先调查研究，摸清情况，深思熟虑，有科学的预见，周密的计划，这样才能达到预期的成功。所谓预测，就是人们根据可获得的历史和现实数据，资料，运用一定的科学方法和手段，对人类社会、政治、军事、科学技术等发展趋势作出科学推测，以指导未来行动的方向，减少处理未来事件的盲目性。灰色预测基于人们对系统演化不确定性特征的认识，运用序列算子对原始数据进
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2023-09-01 09:17:51
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目录前言一、模型理论特点二、模型场景1.预测种类2.适用条件三、建模流程1.级比校验2.数据累加和微分方程构造3.系数求解 4.残差检验与级比偏差检验四、Python实例实现总结前言博主参与过大大小小十次数学建模比赛，也获得了不少建模奖项。对于一些小批量样本数据去做预测或者是评估其规律性的话，比较适合的模型一般都是选择灰色预测模型。该模型解释性强而且易于理解，建模手段也比较简单。在一些不
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2023-10-11 11:49:22
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import sys
sys.path.append('../../code') # 设置路径
import numpy as np
import pandas as pd
# from GM11 import GM11 # 引入自编的灰色预测函数
def GM11(x0): #自定义灰色预测函数
x1 = x0.cumsum() #1-AGO序列
z1 = (x1[:len(
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2023-05-18 14:06:16
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文章目录前言一、灰色模型的建模步骤及原理1.灰色模型的基本概念2.灰色模型的建模步骤二、模型建立1.确定原始数据2.累加数列和邻均值等权数列3.建立关于t 的白化形式一阶一元微分方程 GM(1,1)三、模型求解1.利用矩阵求解参数(最小二乘法)2.对一阶微分方程中进行求解四、模型检验五、数据检验方法1.光滑比检验2.级比检验总结代码实现 前言灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法，有
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2023-10-13 06:27:33
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目录一、模型介绍二、模型建立三、模型实现及应用 一、模型介绍 上世纪80年代，我国杰出学者提出了著名的数学模型—灰色系统模型，30年来，灰色系统理论已经广泛的运用于经济、气象、环境、地理等众多领域，解决了生产生活和科学研究中很多亟待解决的问题，且均取得了不错的效果。灰色系统之所以能应用如此广泛，
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2024-01-08 15:45:26
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gm（1，1）% x0=[3 5 1 2 7];% n=length(x0);% x1=cumsum(x0);% t1=x1;% for k=2:n% t1(k)=(x1(k)+x1(k-1))/2;%z1是x1的上午紧邻均值生成数列% end% for k=2:n% y(k-1)=x0(k);% end% for k=2:n% z1(k-1)=t1...
原创
2022-03-02 10:04:33
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# PyTorch 灰色预测：一种高效时间序列分析方法
## 引言
随着大数据和人工智能的迅速发展，时间序列预测在许多领域变得越来越重要，包括金融、气象、交通等。灰色预测是一种适合小样本、不确定性较强的数据分析方法，近年来逐渐受到关注。本文将通过 PyTorch 实现一个简单的灰色预测模型，帮助大家更好地理解这一概念。
## 什么是灰色预测？
灰色预测主要适用于小样本、不完全信息的动态系统
原创
2024-09-06 06:23:53
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## Java灰色预测算法
### 简介
灰色预测算法是一种基于时间序列的预测方法，适用于具有较少数据、无法建立精确预测模型的情况。它通过对数据进行灰色处理，提取其内在规律，然后根据规律进行预测。
### 算法原理
灰色预测算法基于灰色系统理论，认为每个系统中都存在一个内在的发展规律。该算法包括四个主要步骤：
1. **序列化处理**：将原始数据转化为序列，便于后续的处理。常见的序列化方
原创
2023-11-06 10:35:17
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灰色预测模型灰色预测的概念灰色系统的应用范畴大致分为以下几方面：灰色关联分析。灰色预测：人口预测；灾变预测…灰色决策。灰色预测控制灰色系统：系统内一部分信息已知，另一部分信息未知，系统内各因素间有不确定的关系。灰色预测法：灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色预测是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预测，就是对在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程进行预测。灰色预测通
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2023-11-22 16:59:19
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# Python 灰色预测的应用与实现
## 引言
在现代社会，数据的积累日益增多，这为预测分析提供了丰富的资源。灰色预测方法，作为一种较为新颖的预测技术，因其在数据稀少或不确定性强的情况下，仍能有效进行预测，受到越来越多研究者和业界人士的关注。本文将介绍灰色预测的基本概念、原理，并用 Python 代码进行示例说明。
## 什么是灰色预测？
灰色预测是由中国学者邓聚龙于1982年提出的一
