这篇文章主要记录一下基本的GM(1,N)预测模型的概念、公式推导以及MATLAB代码实现，如有问题欢迎指正交流。 之前做毕设时在CSDN上看过关于GM(1,N)预测模型的代码，但是都几乎是同样的代码同样的问题，在第二个预测值上出现了预测值为0的畸变，所以我自己对程序进行了一点修改，解决了之前遇到的问题。 在对灰色GM(1,1)模型有了一定了解后，可以发现其主要针对线性数据具有较好的预测效果，并且在
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2024-01-12 10:30:52
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今天图图整理了一下有关灰度预测模型的介绍：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。但灰色预测模型一般只适用于 短期预测，只适合 指数增长的预测，比如人口数量，航班数量，用水量预测，工业产值预测等。 将按照以下顺序
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2024-07-23 20:55:22
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灰色理论通过对原始数据的处理挖掘系统变动规律，建立相应微分方程，从而预测事物未来发展状况。 优点：对于不确定因素的复杂系统预测效果较好，且所需样本数据较小； 缺点：基于指数率的预测没有考虑系统的随机性，中长期预测精度较差。灰色预测模型在多种因素共同影响且内部因素难以全部划定，因素间关系复杂隐蔽，可利用的数据情况少下可用，一般会加上修正因子使结果更准确。 灰色系统
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2024-08-23 13:40:56
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目录1 灰色预测模型1.1 灰色系统的定义与特点1.2 灰色预测模型优缺点1.3 灰色生成数列1.4 灰色模型GM(1,1)实操步骤1 数据检验2 构建灰色模型3 检验预测值4 灰色预测模型实例代码目前我们学习预测模型的第一类：灰色预测模型。1 灰色预测模型 Gray Forecast
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2023-10-27 05:30:19
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Prophet 是 Facebook 推出的开源大规模预测工具，可以在 R 和 Python 中使用以预测时间序列数据。下面将简单介绍 Prophet 在 R 中的使用。一、基础介绍下面实例中使用的是佩顿 · 曼宁的维基百科主页每日访问量的时间序列数据(2007/12/10 – 2016/01/20)。我们使用 R 中的 Wikipediatrend 包获取该数据集。这个数据集
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2023-09-21 10:20:21
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然后打开电脑，下载R语言平台（免费） http://cloud.r-project.org运行已下载的程序安装R语言平台，然后运行R平台程序RGui，把安装目录里的AI_advisor.r拉进RGui界面或在其里面打开它。第一次使用程序会提示先设置工作路径，选择安装程序所在目录即可。 祝使用愉快！此程序主要通过智能顾问聊天室引导用户使用。它能助你实现各种愿望和目标，解决一切困难。通过在智能聊天室交
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2024-01-28 06:34:16
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随着地理信息系统（GIS）和大尺度研究的发展，空间数据的管理、统计与制图变得越来越重要。R语言在数据分析、挖掘和可视化中发挥着重要的作用，其中在空间分析方面扮演着重要角色，与空间相关的包的数量也达到130多个。在本次培训中，我们将结合一些经典的例子培训R语言在空间数据处理、管理以及可视化的操作，从空间数据计量、空间数据插值、空间数据建模、机器学习空间预测、空间升、降尺度、数据可视化、知识图谱等方面
R语言是一种流行的编程语言，它被广泛用于数据分析和统计建模。在R语言中，色彩是一种重要的元素，它可以用来增强数据可视化的效果。R语言中有多种色系可供选择，每种色系都有其独特的特点和用途。本文将介绍R语言中常用的色系，并提供相应的代码示例。
## 色彩的重要性
在数据可视化中，色彩是一种重要的视觉元素，能够传递信息并增强数据图表的效果。正确选择色彩可以使数据图表更加易读和有吸引力。R语言提供了多
原创
2024-01-09 08:50:55
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matlab---灰色预测模型灰色生成累加生成GM(1,1)模型GM(1,1)模型精度检验灰色预测模型matlab源码 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。 &nb
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2024-01-11 11:03:44
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一、应用 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。但灰色预测模型一般只适用于短期预测，只适合指数增长的预测，比如人口数量，航班数量，用水量预测，工业产值预测等。 灰色预测模型有很多，GM(1,1)模型使用最为广泛
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2024-04-17 14:32:05
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1、关键词：python ，灰度预测模型2、算法名称：灰度预测模型3、算法概述介绍灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的，通常分为以下几类： (1) 灰色时间序列预测。用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量（如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等）构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某特征量的时间。 (2) 畸变预测（灾变预测）。通过
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2023-05-26 11:38:00
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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联系来加以观测研究。灰色系统介于白色和黑色之间，灰色系统内的一部分信息是已知的，另一部分信息是未知的，系统内各因素间有不确定的关系。（2）灰色预测法灰色预测法是一种预测灰色系统的预测方法。灰色预测通过鉴
广 义 相 加 模 型 ( generalized additional model，GAM)是对传统广义线性模型的非参数拓展，可有效处理解释变量与效应变量间复杂的非线性关系。GAM 目前已广泛应用于空气污染流行病学研究中，主要用于分析空气污染或气象因素对人群健康事件(如发病、住院和死亡)的急性损害效应。 在基础模型构建之后，最重要的工作就是确定模型中非参数平滑函数的自由度 df。在广义相加模型中
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2023-08-21 19:23:23
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灰色预测，为什么是灰色呢，灰色就是介于黑色和白色之间。所以说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动的规律，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。其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值
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2023-11-27 10:23:08
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文章目录`灰色系统理论及其应用``1. 灰色系统概论``2. 关联分析``3.优势分析``4.生成树``5.灰色模型GM``6.灰色预测``7.SARA疫情对某些经济指标影响问题``8.道路交通事故灰色Verhulst预测模型``9.GM(2,1)和DGM模型``10.GM(1,N)和GM(0,N)模型``11.总结` 灰色系统理论及其应用
客观世界的很多实际问题，其内部的结构、参数以及特征并未
灰色预测的概念灰色系统、白色系统和黑色系统 (1)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。 (2)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联系来加以观测研究。 (3) 灰色系统介于白色和黑色之间，灰色系统内的一部分信息是已知的，另一部分信息是未知的，系统内各因素间有不确定的关系。灰色预测法 (1) 灰色预测法是一种预测灰色系统的预测方法。
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2023-12-19 04:52:23
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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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如何实现R语言灰度渐变
作为一名经验丰富的开发者，我很荣幸能够教给你如何在R语言中实现灰度渐变效果。下面是整个实现过程的步骤，我们将通过一个简单的示例来演示。
步骤 | 操作 | 代码
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步骤一 | 安装必要的软件包 | `install.packages("ggplot2")` # 安装ggplot2软件包，用于绘图
原创
2024-01-09 10:20:16
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# R语言浅色系连续色带
在数据可视化领域，色彩是一种非常重要的视觉元素，能够帮助我们更直观地理解数据。在R语言中，我们可以使用各种不同类型的颜色调色板来美化我们的图表。本文将介绍R语言中的浅色系连续色带，帮助大家更好地选择适合自己需求的颜色。
## 什么是浅色系连续色带
“浅色系连续色带”指的是一系列颜色按照一定顺序渐变，从浅色渐变到深色或者从深色渐变到浅色。这种颜色梯度可以帮助我们表示数
原创
2024-04-24 05:43:45
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# Python中灰色系统的应用与库
## 引言
在数据分析和预测领域，灰色系统理论因其出色的数据处理能力和较强的适用性被广泛应用。本文将介绍在Python中进行灰色系统分析所需的库，并通过实例代码展示如何使用这些库。我们将采用简单的示例来说明灰色预测模型的应用，帮助读者理解并应用这一理论。
## 灰色系统理论简介
灰色系统理论是基于不完全信息的系统理论，它通过对少量已知数据进行有效处理，
原创
2024-09-25 08:19:07
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