预测人口模型利用灰色预测模型预测人口应用灰色预测模型（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。是处理小样本（4个就可以）预测问题的有效工具，而对于小样本预测问题回归和神经网络的效果都不太理想。灰色系统我们称信息完全未确定的系统为黑色系统，称信息完全确定的系统为白色系统，灰色系统就是这介于这之间，一部分信息是已知的，另一部分信息是未知
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2023-08-07 10:41:42
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目录前言一、模型理论特点二、模型场景1.预测种类2.适用条件三、建模流程1.级比校验2.数据累加和微分方程构造3.系数求解 4.残差检验与级比偏差检验四、Python实例实现总结前言博主参与过大大小小十次数学建模比赛，也获得了不少建模奖项。对于一些小批量样本数据去做预测或者是评估其规律性的话，比较适合的模型一般都是选择灰色预测模型。该模型解释性强而且易于理解，建模手段也比较简单。在一些不
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2023-10-11 11:49:22
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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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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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目录一、模型介绍二、模型建立三、模型实现及应用 一、模型介绍 上世纪80年代，我国杰出学者提出了著名的数学模型—灰色系统模型，30年来，灰色系统理论已经广泛的运用于经济、气象、环境、地理等众多领域，解决了生产生活和科学研究中很多亟待解决的问题，且均取得了不错的效果。灰色系统之所以能应用如此广泛，
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2024-01-08 15:45:26
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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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注：本篇随笔依据《Matlab在数学建模上的应用》中第3章介绍来写，主要简单介绍灰色模型及其Matlab实现（博客以及Matlab小白，若有不当欢迎指出）灰色模型（gray model）简介灰色模型的作用：解决数据预测问题。
灰色模型的优点：实用稳定，不仅适用于大数据量的预测，在数据量比较少时（3个以上即可）预测结果依旧准确。Matlab中灰色模型的使用详细流程（熟悉的话可跳过看总结）（1）先对数
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2023-07-08 21:25:29
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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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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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灰色系统分析方法在建模中的应用CUMCM2003A SARS的传播CUMCM2005A 长江水质的评价和预测CUMCM2006A 出版社的资源配置CUMCM2007A 中国人口增长预测引例1（CUMCM2003A）SARS（Severe Acute Respiratory Syndrome，严重急性呼吸道综合症, 俗称：非典型肺炎）是21世纪第一个在世界范围内传播的传染病。SARS的爆发和蔓延给我
# Python 灰色预测模型
灰色预测模型（Gray Prediction Model），一类用于时间序列预测的方法，主要适用于数据较少、不完全或不确定的场景。与传统的预测模型不同，灰色预测模型并不依赖于大量的历史数据，而是通过对少量数据的分析，提取出潜在的趋势和规律。
## 灰色系统理论简介
灰色系统理论由中国学者邓聚龙提出，主要分为灰色建模与灰色预测。它的核心思想是通过对已知数据的分析
原创
2024-10-23 06:23:18
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文章目录前言一、灰色预测（法）1.定义2.如何预测3.灰色预测的四种常见类型二、灰色关联度分析灰色关联度三、灰色生成数列四、灰色模型GM(1,1)五、灰色预测步骤 前言灰色系统的应用一、灰色预测（法）1.定义灰色预测法：一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法灰色预测：对 在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程 进行预测2.如何预测灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度（进行关联分析）
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2024-04-02 14:48:25
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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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文章目录一、算法介绍1.灰色预测模型2.灰色系统理论3. 针对类型4. 灰色系统5. 灰色生成6. 累加生成7. GM（1，1）模型推导精度检验精度检验等级参照表二、适用问题三、算法总结1. 步骤四、应用场景举例1. 累加生成2. 建立GM（1，1）模型3. 检验预测值五、MATLAB代码六、实际案例七、论文案例片段（待完善） 一、算法介绍1.灰色预测模型少量的、不完全的的信息，建立数学模型并做
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2023-10-12 11:00:59
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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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预测模型-灰色预测模型
原创
2023-08-18 08:37:39
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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
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2023-09-01 07:33:50
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在matlab中是这样的，python中需要指定，默认以行sum += 1plt.imshow(display_array,cmap=gray)#显示灰度图像plt.axis(off)plt.show()2、onevsall如何利用...如果，==》预测y=14、使用scikit-learn中的svm模型代码全部代码https:github.comlawlite19machinelearning_
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2023-08-07 01:28:54
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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进行预测，就
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2023-11-16 17:20:35
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