一、前言 小白将使用的灰色预测模型的Matlab代码贴在下面，代码使用了灰色模型进行两次回归预测，缺点是精度不高，预测后的残差有点大。 灰色预测模型主要内容：GM(1,1)模型（1阶1个影响因素）；离散灰色模型（解决GM(1,1)中的理论缺陷）；GM(
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2024-01-02 13:21:19
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目录一、灰色预测概念二、GM（1，1）模型模型的使用条件1、建立模型的数据不应该少于4组2、已知数据的检验处理三、回归分析四、灰色预测模型的建立五、模型的检验残差检验级比偏差值检验六、2023考研人数预测七、matlab代码一、灰色预测概念1、灰色预测法是一种对含有不确定因素且具有少量数据的系统进行预测的方法。2、灰色系统。白色系统是指，在一个系统中，所有内部特征是全部已知的。而黑色系统与之相反，
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2023-12-09 23:32:05
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当题目数据少且无明显规律的时候，且要求进行短期预测的时候，或许可以考虑另一种预测方法——灰色预测模型GM(1,1)，虽然是个比较基础的预测模型，但在美赛O奖论文中登场次数也是比较多的。一预测问题的一般步骤二 灰色预测模型GM(1,1)的步骤三 计算步骤灰色预测模型GIM(1,1): 数据少且无明显规律时，利用微分方程挖掘数据本质规律。1.原始时间序列：假设有一组原始时间序列，记为X(0)n为时间序
随便写点，保持更新。夏令营给学生讲python，结合code.org课程。code.org中课程3和4内容比较类似，但是课程3不涉及变量内容，课程4则涉及了变量，函数等相对更加复杂的内容。考虑到学生基础薄弱，直接讲解python上手难度比较大，所以让学生先闯关，了解顺序执行、循环、判断、函数以及在循环中使用函数、有参数的函数等内容，然后再对照已经编写的代码块，编写程序。如下图所示：image.pn
灰色预测模型 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。 灰色预测对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，并生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。 目录灰色预测模型一、GM(1,1)模型简介二、GM(1,1)原理三、准指数规律的检验四、GM(1,1)模型的评价五、模型
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2024-06-29 07:51:29
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一、前言： 白色系统：指一个系统的的内部特征是完全可以认知的，即系统的信息完全公开。 黑色系统：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来加以观测研究。 灰色系统：一部分的信息是已知的，另一部分是未知的，系统内各因素间有不确定的关系 GM11就是灰色系统，对单调性曲线有较好
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2019-12-25 16:47:00
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单项选择号：13334若有如下语句int x=3;do {printf (，，%d\n/，, x-=2) ;}while(! (--x));则上面程序段oA、输出的是1B、输出的是1和-2C、输出的是3和0D、是死循环答案：B解答：循环变量x初值为3. Do-while是先执行循环体，后判断条件。若条 件为假，循环结束。条件为真，执行循环体。第一次循环：循环体printf ("%d\n", x-二
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2024-07-08 17:18:17
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@数学建模数学建模——灰色预测灰色预测理论 灰色理论认为信息不完全系统的行为现象尽管是朦胧的，数据是复杂的，但它具备一定的潜在规律，是有整体功能的。灰色预测就是从杂乱中寻找出规律，从而对系统进行预测。 灰色模型（Grey Models，GM） 通过离散随机数经过生成变为较有规律的生成数，进而直接转化成微分方程的模型。常用模型有GM(1,1)模型、GM(1,N)模型、Verhulst模型、GM(2,
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2023-08-17 22:54:17
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# 如何使用Python实现Grey Prediction GM(1,1)模型的超参数优化
在数据分析和预测建模中，Grey Prediction (GM)模型是一种非常有效的工具。特别是GM(1,1)模型在时间序列预测中表现优异。然而，为了获得更好的预测结果，通常需要对模型的超参数进行优化。本文将指导您如何使用Python实现GM(1,1)模型的超参数优化，适合刚入行的小白。
## 流程概述
原创
2024-09-10 03:54:49
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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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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的模型。灰色预测模型所需建模信息少，运算方便，建模精度高，在各
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2024-05-13 17:38:35
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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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理论来源：帖子里的理论已经很完整了我的代码就是根据该理论完成的，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
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2023-10-10 22:41:03
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基于灰色模型GM的管道腐蚀预测 - 附代码文章目录基于灰色模型GM的管道腐蚀预测 -
原创
2023-05-04 12:09:55
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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
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2023-08-20 23:36:09
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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 \(x^{(0)} = (x^{(0)}(1),x^{(0)}(2),\cdots,x^{(0)}(n))\)，计算序列的级比\[\lambda(k)=\frac{x^{(0)}(k-1)}{x^{(0)}(k)}, k=2,3,\cdots,n.
\]如果所有 \(\lambda(k
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2023-05-27 11:11:30
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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的方法，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，从而预测未来的趋势。
## 流程
下面是使用灰色预测模型的整个流程，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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用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？也许你想给某人展示一个内在的形象，一个中庸的形象？本文将介绍一些常用的 Python 可视化包，包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。这篇文章只扩展到 2D 图，为下一次讲 3D 图和商业报表(dashboard)留了
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2024-07-01 18:32:12
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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商店经理的任务是提前6周预测他们的日销售额。商店的销售受到许多因素的影响，包括促销、竞争、学校和国家假日、季节性和地域性。由于数以千计的管理者根据自己的特殊情况预测销售，结果的准确性可能会有很大的差异。在他们的第一次Kaggle竞争中，Rossmann要求预测德国1115家商店的6周日销
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2024-07-23 09:00:31
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