灰色预测累加方法。灰色预测是以灰色模型为基础的，在众多的灰色模型中，以灰色系统中单序列一阶线性微分方程模型GM(1,1)模型最为常用。GM(1,1)基本过程：（1）原始数据累加以便弱化随机序列的波动性和随机性，并得到新数据序列x。（2）对累加序列x建立一阶线性微分方程（3）对累加生成数据做均值生成B与常数项向量Y（4）用最小二乘法求解灰参数（5）将灰参数代入x的一阶线性微分方程，并对其求解（6）将
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2024-01-15 20:21:01
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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
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2023-07-27 11:02:45
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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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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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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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文章目录前言一、灰色模型的建模步骤及原理1.灰色模型的基本概念2.灰色模型的建模步骤二、模型建立1.确定原始数据2.累加数列和邻均值等权数列3.建立关于t 的白化形式一阶一元微分方程 GM(1,1)三、模型求解1.利用矩阵求解参数(最小二乘法)2.对一阶微分方程中进行求解四、模型检验五、数据检验方法1.光滑比检验2.级比检验总结代码实现 前言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，有
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2023-10-13 06:27:33
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# Python 灰色预测的应用与实现
## 引言
在现代社会，数据的积累日益增多，这为预测分析提供了丰富的资源。灰色预测方法，作为一种较为新颖的预测技术，因其在数据稀少或不确定性强的情况下，仍能有效进行预测，受到越来越多研究者和业界人士的关注。本文将介绍灰色预测的基本概念、原理，并用 Python 代码进行示例说明。
## 什么是灰色预测？
灰色预测是由中国学者邓聚龙于1982年提出的一
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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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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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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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、存款数量、利率等)构造灰色预测模型，预测未来某一时
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2024-08-13 12:51:37
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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
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2024-07-23 09:00:31
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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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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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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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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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灰色预测1.1白色系统VS黑色系统 白色系统：系统内部的特征是完全已知的 黑色系统相反1.2灰色系统 部分已知，部分未知1.3 灰色预测  
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2023-12-19 22:34:00
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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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