一、研究场景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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2023-11-05 15:26:04
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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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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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@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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# 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 |
|-----
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、简介：如果一个系统具有层次、结构关系的模糊性，动态变化的随机性，指标数据的不完备或不确定性，则称这些特性为灰色性。具有灰色性的系统称为灰色系统。对灰色系统建立的预测模型称为灰色模型(Grey Model)，简称GM模型，它揭示了系统内部事物连续发展变化的过程。二、基本思想：基本思想是用原始数据组成原始序列(0)，经累加生成法生成序列(1)，它可以弱化原始数据的随机性，使其呈现出较为明显的特征规
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2023-12-30 21:31:05
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1. 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）灰色预测法所以灰色预测就是通过这样的信息前提下做的一种预测分析，即灰色
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2023-08-22 10:40:15
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灰色预测模型灰色预测模型是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型做出预测的一种预测方法。基于客观事物的过去和现在的发展规律，借助于科学的方法对未来的发展趋势和状况进行描述和分析，并形成科学的假设和判断。所需建模信息少运算方便建模精度高对于时间序列短，统计数据少，信息不完全系统的分析与建模，具有独特的功效既含有已知信息又含有未知信息的系统：灰色系统完全已知：白色系统完全位置：黑色系统将原始数据列中的
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2023-12-25 22:00:30
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# Python 灰色模型实现教程
## 一、流程
```mermaid
journey
title Python 灰色模型实现流程
section 确定数据
Start --> 数据预处理 --> 灰度化处理 --> 灰色预测 --> End
```
## 二、步骤及代码
### 1. 数据预处理
数据预处理是灰色模型的第一步，需要将原始数据进行清洗和转
原创
2024-04-23 05:45:23
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# 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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目录1.简介2.算法详解2.1 生成累加数据2.2 累加后的数据表达式2.3 求解2.2的未知参数3.实例分析3.1 导入数据3.2 进行累加数据 3.3 求解系数3.4 预测数据及对比完整代码1.简介 灰色系统理论认为对既含有已知信息又含有未知或非确定信息的系统
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2023-10-01 21:31:04
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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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游戏没做出来，关于pygame制作游戏，虽然已经搞到了素材库(图片)，但还缺少一些素材库(数据)如果自己算的话，可能很难，又没找比较好的测量工具，所以对于做地图的话就很难了，加上对于一个比较好的小游戏需要进行面向对象编程，所以需要开始设计好所以的元素(但我又不太熟悉)，需要一定的编写经验才可以编出来。所以我还需要对面向对象编程进行进一步的学习加上对于pygame一些函数进行学习才有能力编写出来。(
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2023-08-30 16:55:32
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来源公式推导连接关键词：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 本文的目的是用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
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2023-06-13 20:23:26
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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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引言灰色理论灰色模型介于白色模型与黑色模型之间，其是内部信息部分确知、部分信息不确知的系统。因此，灰色系统理论主要研究的就是“外延明确，内涵不明确”的“小样本，贫信息”问题。灰色模型（GM模型）如果一个系统具有层次、结构关系的模糊性，动态变化的随机性，指标数据的不完备或不确定性，则称这些特性为灰色性。具有灰色性的系统称为灰色系统。主要分元素信息不完全, 结构信息不完全, 边界信息不完全, 运行行为
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2023-11-02 12:45:19
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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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import numpy as np
import pandas as pd
path = u'数据源\\第3周\\data\\data1.csv'
f = open(path, encoding = 'utf-8')
d = pd.read_csv(f)
# d.describe().T.round(2)
# d.corr().round(2)
# Lasso变量选择，相当于筛选特征值
from
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2023-07-03 22:48:14
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你好，我是goldsunC让我们一起进步吧！文章目录灰色预测引言灰色预测的类型最简单的模型：GM(1，1)GM(1，1)模型实例原理及求解数据处理方法：1.累加生成2.累减生成3.均值生成求解步骤框图求解步骤小误差概率p及方差比检验标准(可在题目无要求精度时相对比较)The End : MATLAB求解代码灰色预测引言古人说：“凡事预则立，不预则废。”办任何事情之前，必须先调查研究，摸清情况，深思
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2024-05-10 13:11:10
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