**灰色关联以及灰色预测GM(1,n)，GM(1,1)模型**简介：本篇文章简单的介绍灰色关联以及灰色预测模型，使用python代码进行实现。1. 灰色系统的概论2. 关于灰色关联度那些事3. GM(1,1)模型简介以及相关实现4. GM(1,N)模型简介以及相关实现、5，模型检验一、灰色系统概论a 、概念来源：灰色系统理论(Grey System Theory)的创立源于20世纪80年代。邓聚龙
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2024-03-11 00:01:37
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【数学建模】（二）：数据处理方法：灰色预测+MATLAB神经网络模型+插值与拟合数据处理方法灰色系统模型神经网络模型MATLAB函数相关介绍网格初始化函数网络训练函数网络泛化函数神经网络的拟合神经网络的分类插值一维插值反距离权重发（IDW） 数据处理方法灰色系统模型原始数据必须等时间间距。处理思路：首先对原始数据进行累加，弱化原始时间序列数据的随机因素，建立微分方程。 最终模型式子。 昂，，不想
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2023-11-09 06:44:21
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咱们已经知道了什么是神经元，而且知道了神经网络如何进行预测，那么它是如何学会这种能力的呢？下面咱们就来说一说。 上节说到，神经元之所以可以进行预测，主要是通过公式Y = (x1 * w1 + x2 * w2 + x3 * w3) + b计算来进行的。但是，权重(w1,w2,w3)和偏差b是怎么得来的呢？你很能要说，你这不是废话吗？是你设定的撒。 非也，上
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2023-09-25 08:39:53
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神经网络：表述Neural Networks: Representatio1.非线性假设Non-linear hypothese我们之前学习的线性回归和逻辑回归都有这样的一个缺点：当特征太多负荷会非常大。 例如我们要训练一个分类器，让它检测一个图像，来判断图像是否为一辆汽车： 我们人来看当然是一目了然的事情，但是对计算机来说它只是一堆数字而已。 所以我们想到了在样本集里面，我们分为是车和不是车的两
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2023-12-21 12:16:50
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文章目录灰色预测模型相关基本概念GM(1,1)模型的使用步骤GM(1,1)模型的拓展模型GM(1,1)模型的注意事项BP神经网络预测模型的注意事项 灰色预测模型相关基本概念系统的分类：白色系统：系统的信息是完全明确的。灰色系统：系统的部分信息已知，部分信息未知。黑色系统：系统的内部信息完全未知。灰色预测概述：对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预测，就是对一定范围内变化的、与时间有关的灰色
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2023-08-14 15:21:13
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从迁移学习讲起Pre-train + Fine-tune不同领域数据规模不同，模型表现并不理想，但是:模型浅层可以学到通用特征（深层才学到更为复杂的分类特征）在大规模数据上训练的模型，其底层特征保持较高的通用性迁移学习的下游任务仍然受限于目标域上的数据量小样本学习人如何认识新动物1. 刚进动物园，里面动物都不认识 2. 动物园的工作人员发了一些带有动物名称的卡片(Support
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2023-11-30 12:18:11
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文章目录1. 灰色系统理论简介2. 灰色系统的特点3. 灰色生成4. **累加生成简介**5. GM(1,1)模型6. 预测值的求解7. **GM(1,1)模型精度检验**8. 灰度通用代码8. 运行结果 基于数学建模的预测方法种类繁多，从经典的单耗法、弹性系数法、统计分析法，到目前的灰色预测法。当在使用相应的预测方法建立预测模型时，我们需要知道主要的一些预测方法的研究特点，优缺点和适用范围。
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2024-02-10 00:25:14
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文章目录前言灰色预测灰色关联度比较灰色关联度案例灰色预测模型累加累减加权邻值生成灰色模型ＧＭ(1,1)模型推导灰色预测示例题目解题级比检测累加处理带入模型算a b误差运算代码关联代码预测代码总结 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，适合那些方面的预测，以及相关的原理是什么？对
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2024-01-11 15:08:50
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RNNRNN（循环神经网络）是一种以序列数据为输入来进行建模的深度学习模型，可用于股价预测、天气温度预测、文本生成、 网络评论情感分析、机器翻译等场景 缺点：1、计算速度慢 2、短期记忆保存，不适合保存长期信息（对短期信息敏感，缺乏长期信息的依赖） 优势：1、能处理任意长度的输入 2、模型大小不随输入长度影响 3、计算过往的历史数据 4、权重共享LSTMLSTM
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2024-03-11 08:21:12
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1.什么是相互作用网络图？生物网络是复杂网络，也是以系统科学的思想研究生命科学的桥梁。网络中的节点可以是蛋白质，基因，RNA或DNA等，网络的边对应节点之间的物理、生化或功能上的相互作用。生物分子之间的相互作用并不是一成不变的，反应在基因调控网络上，则节点之间的边会因时间、空间或外部环境的变化而发生变化。网络比较和分析是生物网络的研究重点。网络中生物分子及其相互作用的显著变化，形成差异性网络，这种
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2023-08-17 07:37:37
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灰色预测之，教你快速上手数学建模！前言：在参加数学建模比赛时经常需要大家做预测，而我们常用的预测模型有回归分析预测模型、自回归移动平均模型、灰色系统预测模型、神经网络预测模型等。今天小编将为大家讲解最传统的灰色预测模型，让大家快速学会预测，上手数学建模。（内附Python完整代码！！）一、灰色预测简介小编先简单为大家介绍一下灰色系统理论：灰色系统理论由中国学者邓聚龙教授于1982年创立，是一种专门
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2024-01-15 07:02:43
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灰色系统的定义社会、经济、农业、工业、生态等许多系统，是根据研究对象所属的领域和范围命名的。在控制理论中，人们常用颜色的深浅形容信息的明确程度，如用“黑”表示未知信息，用“白”表示信息完全明确，用“灰”表示部分信息明确、部分信息不明确。相应地，信息完全明确的系统称为白色系统；信息完全不明确的系统称为黑色系统；部分信息明确、部分信息不明确的系统称为灰色系统。对另一类系统诸如社会系统、农业系统、生态系
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2024-04-23 09:10:25
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1.项目背景灰狼优化算法(GWO)，由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。优点：较强的收敛性能，结构简单、需要调节的参数少，容易实现，存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡，因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。缺点：存在着易早熟收敛，面对复杂问题时收敛精度不
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2023-12-28 16:07:52
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文章目录灰色预测模型GM数学模型和原理GM(1,1)模型的评价和检验※ 什么时候用灰色预测？灰色预测的例题BP神经网络神经网络介绍例题一：辛烷值的预测例题二：神经网络在多输出中的运用预测模型的建议 灰色预测模型GM数学模型和原理灰色模型（1阶1变量）是如何推导的： 矩阵求导：GM(1,1)模型的评价和检验拓展的GM(1,1)模型※ 什么时候用灰色预测？灰色预测的例题可以先对模型代码思路打一个草稿
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2024-03-13 21:28:47
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1.理论 灰色理论认为系统的行为现象尽管是朦胧的，数据是复杂的，但它毕竟是有序的，是有整体功能的。灰数的生成，就是从杂乱中寻找出规律。同时，灰色理论建立的是生成数据模型，不是原始数据模型，因此，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。 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。灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变
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2023-12-23 21:29:09
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网络参数确定原则：①、网络节点 网络输入层神经元节点数就是系统的特征因子(自变量)个数，输出层神经元节点数就是系统目标个数。隐层节点选按经验选取，一般设为输入层节点数的75%。如果输入层有7个节点，输出层1个节点，那么隐含层可暂设为5个节点，即构成一个7-5-1 BP神经网络模型。在系统训练时，实际还要对不同的隐层节点数4、5、6个分别进行比较，最后确定出最合理的网络结构。②、初始权值
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2023-10-03 11:08:53
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三层结构模拟大脑神经活动 在实际应用中，80%～90%的人工神经网络模型是采用误差反传算法或其变化形式的网络模型。 隐藏层：信息处理过程 输入输出层：just数据的入出 权值概念先知设计一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由指定；神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程时数据的流向，跟训练时的数据流有一定的区别；结构图里的关键不是圆圈（代表“神经元”），而是连接线（
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2023-08-21 09:27:08
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四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。关键词：人口总量；灰色系统；BP人工神经网络；灰色人工神经网络模型引言：本文从
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2024-03-12 20:34:46
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概念描述神经网络是一种重要的机器学习算法，可以用于分类、聚类等多种任务。与其他传统算法不同，神经网络回归得到的模型是一个黑盒子，没有显式的公式或代数表达，但是凭借其复杂的结构，学习效果往往更优。与其他模型求解问题一样，训练神经网络，是一个最优化问题，即找到让模型效果最好的哪些参数。为了解决这个问题，传统算法有的通过数学解析计算理论最优，有的通过启发式算法搜索效果最好。神经网络的做法，是前向传播和反
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2023-05-26 21:07:20
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直接看公式，本质上就是非线性变换后的线性变化（RBF神经网络的思想是将低维空间非线性不可分问题转换成高维空间线性可分问题） Deeplearning Algorithms tutorial谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥抱机器学习，新产品
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2023-10-24 14:33:49
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