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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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，深思熟虑，有科学的预见，周密的计划，这样才能达到预期的成功。所谓预测，就是人们根据可获得的历史和现实数据，资料，运用一定的科学方法和手段，对人类社会、政治、军事、科学技术等发展趋势作出科学推测，以指导未来行动的方向，减少处理未来事件的盲目性。灰色预测基于人们对系统演化不确定性特征的认识，运用序列算子对原始数据进
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2023-09-01 09:17:51
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# Java 灰色预测模型科普
在数据分析与预测领域，灰色预测模型（Grey Prediction Model）由于其有效性与简便性，被广泛应用于经济、工程、社会科学等多个领域。本文将从灰色预测模型的基本原理入手，结合Java的代码实现，带您深入了解这一模型的应用。
## 一、灰色预测模型的基本原理
灰色预测模型，最常见的是GM(1,1)模型。它是基于系统中数据的前后关系，将原始数据进行“灰
# 灰色预测模型的基本知识与Java实现
## 引言
在现代数据分析和预测领域，灰色预测模型（Grey Prediction Model）以其独特性和优越性被广泛应用。它在样本数据较少时表现良好，特别适用于经济、环境等时间序列数据的预测。本文将探讨灰色预测模型的基本原理，并提供Java代码示例，帮助大家理解并实现这一模型。
## 灰色预测模型简介
灰色预测模型基于灰色系统理论，主要应用于对
原创
2024-09-29 06:07:55
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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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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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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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gm（1，1）% x0=[3 5 1 2 7];% n=length(x0);% x1=cumsum(x0);% t1=x1;% for k=2:n% t1(k)=(x1(k)+x1(k-1))/2;%z1是x1的上午紧邻均值生成数列% end% for k=2:n% y(k-1)=x0(k);% end% for k=2:n% z1(k-1)=t1...
原创
2022-03-02 10:04:33
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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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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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gm（1，1）% x0=[3 5 1 2 7];% n=length(x0);% x1=cumsum(x0);% t1=x1;% for k=2:n% t1(k)=(x1(k)+x1(k-1))/2;%z1是x1的上午紧邻均值生成数列% end% for k=2:n% y(k-1)=x0(k);% end% for k=2:n% z1(k-1)=t1...
原创
2021-06-11 10:58:38
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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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一、 灰色模型GM(1,1)1. 问题2. 分析3. MATLAB实现源代码4. MATLAB绘制的曲线图二、 灰色Verhulst模型(即Logistic模型)1. 问题2. 分析3. MATLAB实现源代码4. MATLAB绘制的曲线图 一、 灰色模型GM(1,1)1. 问题请以下表的数据为依据，预测2005-2014年长江的污水排放量(单位：亿吨)。 &n
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2024-01-30 01:25:53
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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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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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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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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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