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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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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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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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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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
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2023-08-20 23:36:09
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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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# 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
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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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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
1236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
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2024-04-25 13:29:40
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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
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2024-08-30 22:17:52
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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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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，
## 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
# 灰色预测模型及其Python实现
## 引言
随着数据科学的发展，预测模型在各行各业中扮演着越来越重要的角色。灰色预测模型（Grey Prediction Model, 笔者使用的方法为GM(1,1)）是一种基于少量数据进行建模的预测方法，特别适用于数据变化不规律的情况。本文将介绍灰色预测模型的原理、应用及其Python实现，包括一个具体的代码示例。
## 什么是灰色预测模型？
灰色预
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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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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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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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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