预备知识(1)灰色系统白色系统是指系统内部特征是完全已知的；黑色系统是指系统内部信息完全未知的；而灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统，灰色系统其内部一部分信息已知，另一部分信息未知或不确定。(2)灰色预测灰色预测，是指对系统行为特征值的发展变化进行的预测，对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行的预测，也就是对在一定范围内变化的、与时间序列有关的灰过程进行预测。尽管灰过程中所显示的现
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2024-08-11 20:26:28
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# 如何实现“Python灰色代码”
在现代软件开发中，很多开发者热衷于使用灰色代码（也称为“灰度代码”）来逐步推向生产环境的一部分功能。什么是灰色代码呢？它指的是部分功能在生产环境中被激活，而其他部分仍然处于未上线状态的代码。这种方式常用于A/B测试和逐步发布新功能。本文将详细介绍如何在Python中实现灰色代码，并通过表格和示例代码进行说明。
## 整体流程
实现灰色代码的流程可以分为以
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
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2023-08-20 23:36:09
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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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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，
之前在比赛的时候需要用Python实现灰色关联分析,从网上搜了下只有实现两个列之间的,于是我把它改写成了直接像Pandas中的计算工具直接计算person系数那样的形式,可以对整个矩阵进行运算,并给出了可视化效果,效果请见实现作者提醒：部分读者反应在某些情况下与MATLAB自带灰色关联分析结果有较大差距，目前作者尚未对此问题进行检验，请谨慎使用灰色关联分析法对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对
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2023-08-24 14:55:07
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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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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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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
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2024-04-25 13:29:40
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# 实现灰色关联分析的Python代码教程
灰色关联分析是一种用于分析系统中各因素之间关联度的方法。在许多领域，包括经济学、管理学等，它都被广泛运用。本文将指导你如何用Python实现灰色关联分析，下面是整个流程的概述。
## 流程概述
以下是实现灰色关联分析的步骤详解：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------
## 灰色关联分析及其在Python中的应用
### 什么是灰色关联分析？
灰色关联分析是一种用于研究不同因素之间关联程度的方法，它可以帮助我们找到不同因素之间的联系并进行排名。在实际应用中，灰色关联分析常常用于数据挖掘、预测和决策支持等领域。
### 灰色关联分析的原理
灰色关联分析的原理基于灰色系统理论，它将关联度分为强度关联和弱关联。当两个因素之间的关联度越高，说明它们之间的关联越强。通
原创
2024-06-13 06:40:58
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使用python实现灰色关联分析及其可视化在这里总结一下的数学建模常用的几种模型评估方法，这里讲的是使用python的Pandas库和高效的Numpy科学计算库实现。如果想看用Python实现的模型的灵敏度分析，可以看我上一篇博文，传送门: 模型灵敏度分析及可视化. 下面将详细介绍灰色关联度分析并一个实例结束文章。灰色关联分析法简介灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定
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2024-05-06 19:23:01
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GM（1，1）灰色预测模型-案例长江水质综合评价赛题第三题-matlab完整代码附送（1）对长江近两年多的水质情况做出定量的综合评价，并分析各地区水质的污染状况。 （2）研究、分析长江干流近一年多主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的污染源主要在哪些地区? （3）假如不采取更有效的治理措施，依照过去10年的主要统计数据，对长江未来水质污染的发展趋势做出预测分析，比如研究未来10年的情况。 （4）根据你的预
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2024-08-03 10:04:45
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#自定义模块
# from aaa import * #指定导入某个包中具体的类、函数、方法
#
# A.fun1(2,2) #import +模块名 ：
# # import +模块名+.+.+
# # 导入后的模块如果没有被引用：一般是显示为灰色，如被
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2024-05-19 13:27:43
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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
769阅读
function [y] = relevancy( refer,compare,p,rank)
%refer参考数列(行向量)，compare比较数列
%p为分辨系数，默认为0.5
%rank为列向量，反映参考数列与比较数列同增同减时是相关还是不相关
%rank为1表示同增同减时是相关（默认），rank为0表示同增同减时是不相关
%y返回一个反映关联度的列向量
[a,b]=size(compare
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2024-06-20 14:52:57
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文章目录一、代码二、数据集（data.csv）三、运行结果 一、代码# _*_ coding: utf-8 _*_
"""
Time: 2022/9/4 21:15
Author: Yan Fanyu
Version: V 0.1
File: main.py
Describe: Github link: https://github.com/YanFanYu2001
"""
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2023-07-07 00:24:53
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灰色关联分析用于系统分析实例1
介绍：灰色关联分析是一种根据自变量图形与因变量图形的相似度进行判断相关性的一种方法
% 导入数据 一个6*4的矩阵
• load gdp.mat
%我们也可以自己在工作区新建变量X，把Excel的数据粘贴过来
% 注意Matlab的当前文件夹一定要切换到有数据文件的这个文件夹内 Mean = mean(gdp); % 求出每一列的均值以供后续的数据预处理（
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2023-12-17 11:41:19
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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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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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