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
转载
2023-12-25 22:00:30
41阅读
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
转载
2023-08-20 23:36:09
448阅读
**引言：**灰色预测的主要特点是模型使用的不是原始数据序列，而是生成的数据序列。其核心体系是灰色模型（Grey Model，简称GM），即对原始数据作累加生成（或其它方法生成）得到近似的指数规律再进行建模的方法。灰色预测模型对于不同问题采用不同模型，GM（1，1）模型主要解决生成序列是有指数变化规律，只能描述单调的变化过程。 **优点：**是不需要很多的数据，一般只需要4个数据就够，能解决历史数
转载
2024-05-06 19:47:18
59阅读
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
转载
2023-11-22 16:59:19
86阅读
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
转载
2023-10-10 22:41:03
19阅读
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
转载
2024-05-13 17:38:35
207阅读
一、前言 分数阶灰色模型是在传统灰色模型的基础上引入分数阶累加，从而优化传统的灰色模型建模机制，得到更好的预测结果。 本文会首先介绍分数阶灰色模型的建模思想，再从公式到模型，一步步建立完善的FGM（1,1）模型的python代码。全手
转载
2024-04-25 13:29:40
201阅读
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(
转载
2023-05-18 14:06:16
573阅读
公式推导连接本文的目的是用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）。通过模型预测异常值出现的时刻，
# 灰色关联模型及其Python实现
## 引言
灰色关联分析（Grey Relational Analysis, GRA）是一种基于不完全信息的系统分析方法。该方法在不要求对样本量有严格要求的情况下，能够有效地从少量数据中提取有用信息，通常用于系统评估、预测和优化等场景。在本文中，我们将深入探讨灰色关联模型，并提供用Python实现的示例代码。
## 灰色关联分析的基本原理
灰色关联度是
原创
2024-10-17 11:15:46
67阅读
# 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
67阅读
# 灰色关联模型及其Python实现
## 引言
随着数据科学的发展，灰色关联模型在系统分析和决策支持中逐渐受到重视。它能够处理少量、不完整或不确定的数据，从而为实际问题提供支持。本文将介绍灰色关联模型的基本理论，并提供相应的Python代码示例，帮助大家理解这一方法的应用。
## 灰色关联模型概述
灰色关联模型（Grey Relational Analysis，GRA）基于“灰色系统理论
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
转载
2023-05-27 11:11:30
769阅读
## 学习如何实现Verhulst模型的灰色预测模型
在数据分析和预测建模中，灰色预测模型（Grey Prediction Model）在处理不确定性和小样本数据方面表现卓越。Verhulst模型，也称为逻辑斯蒂增长模型，是一种应用于描述人口增长和其他竞争资源分布的经典模型。本文将详细介绍如何在Python中实现Verhulst模型的灰色预测模型。
### 整体流程
在开始之前，我们首先划分
原创
2024-08-18 03:39:08
135阅读
简介灰色系统理论是由华中理工大学邓聚龙教授于1982年提出并加以发展的。二十几年来，引起了不少国内外学者的关注，得到了长足的发展。目前，在我国已经成为社会、经济、科学技术在等诸多领域进行预测、决策、评估、规划控制、系统分析与建模的重要方法之一。特别是它对时间序列短、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，因此得到了广泛的应用.适用范围该模型使用的不是原始数据的序列，而是生成的数据序
转载
2023-09-01 07:33:50
1236阅读
灰色预测的主要特点是只需要4个数据,就能解决历史数据少,序列的完整性以及可靠性低的问题,能将无规律的原始数据进行生成得到规律性较强的生成序列,易于检验但缺点是只适合中短期的预测,且只适合指数级增长的预测.在建立灰色预测模型之前，需先对原始时间序列进行数据处理，经过数据预处理后的数据序列称为生成列。对原始数据进行预处理，不是寻找它的统计规律和概率分布，而是将杂乱无章的原始数据列通过一定的方法处理，变
转载
2024-08-08 08:57:47
17阅读
可以好不夸张的说灰色预测是所有新人爱用的，老生也爱用的，同时也是最基本的最简单的预测算法，原理简单的没话说。 再说一下它的作用，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%的准确率，但是59%的话差不多还是可以的。 但是我还是觉
转载
2024-08-30 22:17:52
55阅读
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构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时
转载
2023-07-27 11:02:45
149阅读
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
转载
2024-07-23 09:00:31
39阅读
# 实现Python灰色模型级别检验代码教程
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title Python灰色模型级别检验代码实现流程
section 步骤
开始 --> 下载数据 --> 数据预处理 --> 灰色模型建模 --> 模型检验 --> 结束
```
## 2. 每一步操作
### 步骤1：下载数据
首先，我们需要准备一
原创
2024-05-19 05:42:44
32阅读
