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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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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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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本文代码主要是基于邓聚龙教授在20实际80年代提出的灰色系统理论。GM0.m
%该函数为GM（1，1）模型返回还原值
function f=GM0(x0,t) %数据数列
[M,N]=size(x0); %算出数据数列的大小
x1(1)=x0(1); %累加生成数列
for i=2:N;
x1(i)=x1(i-1)+x0(i);
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2024-04-19 13:17:16
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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
# GM模型的Python实现指南
## 1. 引言
GM（Gerbil Model）模型是一种常用于预测和估计的统计模型。尽管它在许多领域都有广泛应用，但对于刚入行的开发者来说，理解和实现可能会遇到一些挑战。本指南将逐步教会你如何在Python中实现GM模型，并且我们会使用表格、状态图和甘特图来帮助你更好地理解。
## 2. 流程概述
首先，我们将整个实现过程分解成几个主要步骤：
|
原创
2024-10-14 04:55:01
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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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# 如何实现“GM 预测”在 Java 中的应用
在这个现代化的开发领域，GM 预测（灰色预测）是一种用于分析时间序列和预测未来趋势的数学模型。本篇文章将逐步引导你完成在 Java 中实现 GM 预测的整个过程。我们将使用简单易懂的代码和详细的注释确保你可以顺利理解。
## 1. 流程概述
实现 GM 预测的流程大致可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
时序预测 | Matlab基于灰色隐马尔可夫模型(HMMP-GM11)的时间序列预测
原创
2024-03-11 13:50:01
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Pytorch代码—张量Pytorch张量张量的属性：data：被包装的Tensorgrad：data的梯度grad_fn:创建Tensor的Function，是自动求导的关键requires_grad：指示是否需要梯度isleaf：指示是否是叶子结点（张量）dtype:张量的数据类型，如 torch.FloatTensor，torch.cuda.FloatTensorshape：张量的形状，如（
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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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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流失预测模型的应用 一、概述 对于一个互联网企业来说，用户流失是一个不可避免的问题。一定范围内的用户流失率是可以被接受的，因为并不是所有的用户都是我们的目标用户。但是当用户的流失率超出我们的预期时，就应该思考用户为什么会离开？有没有办法预测出具有流失倾向的用户？并通过针对性的挽留工作避免其流失。 本文主
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2024-06-26 14:10:18
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预测模型：神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测（线性回归）、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic预测等。应用领域：人口预测，水资源污染增长预测，病毒蔓延预测，竞赛获胜概率预测，月收入预测，销量预测，经济发展预测等在工业、农业、商业等经济领域，以及环境、社会和军事领域中都有广泛的应用。优化模型：规划模型（目标规划、线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划）、图论模型（Dijk
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2024-02-29 13:30:01
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# 学习如何实现 Python 灰色预测工具箱 gm
灰色预测方法是一种利用已知数据进行预测的数学建模方法。Python 提供了一些工具和库，可以帮助我们实现灰色预测算法。接下来，我将带你走过整个过程，一步一步地完成灰色预测工具箱的实现。
## 整体流程
在实现灰色预测工具箱之前，我们需要了解整个过程的步骤。以下是实现灰色预测工具箱 gm 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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二、灰色模型简介1 灰色系统介绍 灰色系统是由华中科技大学的邓聚龙教授于80年代初创立，该系统作为新兴的横断学科，在短短的二十年里已得到了长足的发展。 其已经成为社会，经济，科教，科技等很多领域进行预测，决策，评估，规划，控制，系统分析和建模的重要方法之一。特别是它对于时间序列短，统计数据少，信息不完全系统的建模与分析，具有非常显著的功效。 灰色预测是一
原创
2021-11-08 10:43:19
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GA算法-R语言实现
旅行商问题班共有30位同学，来自22个地区，我们希望在假期来一次说走就走的旅行，将所有同学的家乡走一遍。算起来，路费是一笔很大的花销，所以希望设计一个旅行方案，确保这一趟走下来的总路程最短。旅行商问题是一个经典的NP问题NP就是Non-deterministic Polynomial，即多项式复杂程度的非确定性问题，是世界七大数学难题之一。如果
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2024-01-07 23:40:30
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一、简介1 名称由来灰色模型（Gray Model）,邓聚龙教授1982年提出。常见系统分类：白色系统是指一个系统的内部特征是完全 已知的，即系统的信息是完全充分的。黑色系统是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 算法原理二、源代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%axis=[1999.00,2000.00
原创
2021-08-07 09:32:56
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一、简介1 名称由来灰色模型（Gray Model）,邓聚龙
原创
2022-04-08 13:44:53
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