文章目录前言一、灰色模型建模步骤及原理1.灰色模型基本概念2.灰色模型建模步骤二、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 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系统进行预测方法,有
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(
转载 2023-05-18 14:06:16
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一、前言       分数阶灰色模型是在传统灰色模型基础上引入分数阶累加,从而优化传统灰色模型建模机制,得到更好预测结果。        本文会首先介绍分数阶灰色模型建模思想,再从公式到模型,一步步建立完善FGM(1,1)模型python代码。全手
转载 2024-04-25 13:29:40
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灰色预测模型——Python GM(1,1) 预测模型原理步骤Step1: 数据检验和处理设参考数列为 \(x^{(0)} = (x^{(0)}(1),x^{(0)}(2),\cdots,x^{(0)}(n))\),计算序列级比\[\lambda(k)=\frac{x^{(0)}(k-1)}{x^{(0)}(k)}, k=2,3,\cdots,n. \]如果所有 \(\lambda(k
预备知识(1)灰色系统白色系统是指系统内部特征是完全已知;黑色系统是指系统内部信息完全未知;而灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间一种系统,灰色系统其内部一部分信息已知,另一部分信息未知或不确定。(2)灰色预测灰色预测,是指对系统行为特征值发展变化进行预测,对既含有已知信息又含有不确定信息系统进行预测,也就是对在一定范围内变化、与时间序列有关灰过程进行预测。尽管灰过程中所显示
目录灰色预测一阶灰色方程GM(1,1)建模步骤应用及其求解步骤求级比一次累加序列求参数矩阵 u u
关键词:灰色预测 python 实现 灰色预测 GM(1,1)模型 灰色系统 预测 灰色预测公式推导一、前言本文目的是用Python和类对灰色预测进行封装二、原理简述1.灰色预测概述灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析,通常分为以下几类:(1) 灰色时间序列预测。用等时距观测到反映预测对象特征一系列数量(如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等)构造灰色预测模型,预测未来某一时
转载 2024-08-13 12:51:37
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使用商店、促销和竞争对手数据预测销售Rossmann在7个欧洲国家经营着3000多家药店。目前,Rossmann商店经理任务是提前6周预测他们日销售额。商店销售受到许多因素影响,包括促销、竞争、学校和国家假日、季节性和地域性。由于数以千计管理者根据自己特殊情况预测销售,结果准确性可能会有很大差异。在他们第一次Kaggle竞争中,Rossmann要求预测德国1115家商店6周日销
灰色预测模型灰色预测概念灰色系统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关系。灰色预测法:灰色预测法是一种对含有不确定因素系统进行预测方法。灰色预测是对既含有已知信息又含有不确定信息系统进行预测,就是对在一定范围内变化、与时间有关灰色过程进行预测灰色预测
灰色预测模型介绍及MATLAB代码实现灰色预测模型介绍及MATLAB代码实现文章目录1. 按2. 灰色模型介绍3. 精度检验等级参照表4. matlab代码5. 实验数据5.1. 测试一5.2. 测试二1. 按灰色预测模型\color{red}灰色预测模型灰色预测模型(Gray Forecast Model)是一种基于小样本数据进行预测模型。灰色预测模型所需建模信息少,运算方便,建模精度高,在各
理论来源:帖子里理论已经很完整了我代码就是根据该理论完成代码结果与帖子里也一样,只不过我本人又添加了几条测试数据Python环境:Python 3.6.6IDE:pycharm 2020.2.1社区版代码:import argparse import numpy as np import pandas as pd """ 灰色聚类模型 GrayClusteringEvaluation
下面将主要从三方面进行大致讲解,灰色预测概念及原理、灰色预测分类及求解步骤、灰色预测实例讲解。一、灰色预测概念及原理:1.概述:关于所谓“颜色”预测或者检测等,大致分为三色:黑、白、灰,在此以预测为例阐述。其中,白色预测是指系统内部特征完全已知,系统信息完全充分;黑色预测指系统内部特征一无所知,只能通过观测其与外界联系来进行研究;灰色预测则是介于黑、白两者之间一种预测,一部分已知,一
# 灰色预测模型代码实现 ## 简介 在本文中,我将向你介绍如何使用Python实现灰色预测模型。灰色预测模型是一种用于时间序列数据预测方法,它基于灰色理论,通过对数据进行灰色处理来提取规律性信息,从而预测未来趋势。 ## 流程 下面是使用灰色预测模型整个流程,我们将依次进行以下步骤: 1. 数据预处理 2. 级比校验 3. GM(1,1)模型建立 4. 模型检验 5. 模型应用 下
原创 2023-10-16 08:40:11
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# 灰色预测优化 Python 代码 ## 什么是灰色预测灰色预测是一种用于预测未来趋势分析方法,它适用于一些没有足够历史数据或者数据分布不规律情况。灰色预测核心思想是通过对序列数据进行灰色系统建模,从而预测序列未来值。 灰色预测原理基于灰色系统理论,该理论是在上世纪80年代由中国科学家建立灰色系统理论认为,数据中存在一个主要因素,称为“灰色因子”,以及一些影响因素,称为
原创 2023-07-21 09:45:08
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公式推导连接本文目的是用Python和类对灰色预测进行封装二、原理简述1.灰色预测概述灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析,通常分为以下几类:(1) 灰色时间序列预测。用等时距观测到反映预测对象特征一系列数量(如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等)构造灰色预测模型,预测未来某一时刻特征量,或者达到某特征量时间。(2) 畸变预测(灾变预测)。通过模型预测异常值出现时刻,
总体概述灰色预测模型(Grey Prediction Model) 是一种基于灰色系统理论预测模型,主要用于处理具有少量数据、缺乏规律性和不确定性时间序列数据。什么是灰色系统:如果某一系统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。灰色预测模型基本思想是通过建立灰度微分方程,对原始数据进行处理,从而实现数据序列规律性揭示和未来趋势
 灰色预测模型什么是灰色预测灰色预测是一种对含有不确定因素系统进行预测方法。灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势相异程度,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动规律,生成有较强规律性数据序列,然后建立相应微分方程模型,从而预测事物未来发展趋势状况。其用等时距观测到反应预测对象特征一系列数量值构造灰色预测模型,预测未来某一时刻特征量,或达到某一特征量
 可以好不夸张灰色预测是所有新人爱用,老生也爱用,同时也是最基本最简单预测算法,原理简单没话说。       再说一下它作用,虽然吧...这个东西原理很简单,但是耐不住人家适用范围广啊,效果虽然不是90%准确率,但是59%的话差不多还是可以。        但是我还是觉
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、不完全信息,建立数学模型并做出预测一种预测方法。是处理小样本(4个就可以)预测问题有效工具,而对于小样本预测问题回归和神经网络效果都不太理想。灰色系统我们称信息完全未确定系统为黑色系统,称信息完全确定系统为白色系统,灰色系统就是这介于这之间,一部分信息是已知,另一部分信息是未知
转载 2023-08-07 10:41:42
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1、数据来源xAPI-Edu-Data:https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=23563该数据来源于阿里云天池,数据集包含了学生成绩相关17个变量。数据集大小为:480条。2、部分字段含义及数据量class:成绩gender:性别Topic:学科SectionID:班级NationalITy:国籍PlaceofBirth:出生
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