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灰色理论中对GM模型的优化，使用MATLAB程序实现。

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简介：
通过灰色理论分析，提出的模型程序对原有模型的关键环节进行了优化，特别是针对时间响应函数这一方面，这些改进显著提升了模型的预测准确性，相较于先前版本而言，表现出更卓越的性能。

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  • 改良GM模型的灰色理论及其MATLAB程序
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    本书《改良GM模型的灰色理论及其MATLAB程序》主要介绍灰色系统理论中的GM模型改进方法及其实现代码，通过MATLAB编程解决实际预测问题。 在灰色理论中，改进的模型程序对原有的模型进行了优化，在时间响应函数等方面取得了进展，提高了预测精度。
     
  • 灰色GM(2,1)模型程序
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    灰色GM(2,1)模型程序是一款基于灰色系统理论开发的数据预测软件，适用于小样本数据下的时间序列分析与建模。该工具通过建立微分方程模型对数据进行拟合和外推预测，广泛应用于经济、环境等领域中的趋势分析与决策支持。 网上关于GM(2,1)的资料不多，我用MATLAB编写了一个灰色GM(2,1)程序，但精度有些问题。大家能否帮忙看看有哪些可以改进的地方？
     
  • GM(1,1)和GM(2,1)模型的灰色预测-Matlab实现
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    本文章介绍了如何使用Matlab实现GM(1,1)与GM(2,1)两种灰色预测模型，并探讨了它们在不同数据集上的应用效果。 单输入的一阶微分和二阶微分灰色预测MATLAB代码（GM（2.1）设定预测期数为16期，可自行更改）。
     
  • MATLAB中的GM(1,1)灰色模型代码
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    本段落提供了一个用于实现GM(1,1)灰色预测模型的MATLAB代码示例。该模型适用于小规模数据的时间序列预测，并包括了参数估计、残差检验等步骤，帮助用户掌握其在实际问题中的应用方法。 GM(1,1)灰色模型的Matlab代码经过验证是可靠的，在撰写论文时可以使用这段代码。
     
  • 基于MATLAB的GM(1,1)灰色预测模型程序
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    本程序利用MATLAB实现GM(1,1)灰色预测模型，适用于数据量小、信息不充分情况下的短期预测分析。代码简洁高效，易于修改与扩展。 GM（1,1）灰色预测模型的代码如下： ```matlab y = input(请输入数据：); % 输入数据，请使用类似 [48.7 57.17 68.76 92.15] 的格式。 n = length(y); y0 = ones(n, 1); y0(1) = y(1); for i=2:n y0(i)=y0(i-1)+y(i); end ```
     
  • 基于GM(1,1)灰色模型预测的MATLAB程序
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    本简介介绍了一种利用GM(1,1)灰色模型进行时间序列预测的MATLAB编程实现方法。该模型适用于数据量小且信息不充分的情况，通过微分方程建立系统发展规律，提供精确预测结果。代码开源方便用户学习应用。 有两个.m文件，分别是GM11_1和GM11_2。在GM11_2中加入了对原数据的平滑处理，参考了《基于GM11模型的改进》中的方法，用于处理不太平滑的数据。
     
  • 基于MATLAB的GM(1,1)灰色预测模型实现
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    本项目基于MATLAB平台实现了GM(1,1)灰色预测模型的应用开发，适用于小样本数据的趋势分析与预测。 用MATLAB实现灰色预测GM11模型，并详细讲解了使用MATLAB进行灰色预测GM11模型的步骤。
     
  • PSOGM_PSO优化_PSO-GM预测_PSO-灰色模型_PSO
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    本研究探讨了PSO优化算法在改进GM预测模型中的应用，提出PSO-GM方法，显著提升了预测精度和稳定性。 PSO优化粒子群是一种通过模拟鸟群或鱼群的行为来解决复杂问题的算法。该方法利用群体智能的思想，在搜索空间中寻找最优解。在应用过程中，每个可能的解决方案都被看作是一个“粒子”，这些粒子根据自身的性能和同伴的表现不断调整自己的位置和速度，最终趋向于全局最优点。 PSO优化具有实现简单、参数少、易于理解和使用等优点，因此被广泛应用于函数优化、机器学习等领域中。通过调节算法中的相关参数可以进一步提高其求解效率与精度。
     
  • 基于粒子群优化的GM(1,1)灰色预测模型及MATLAB实现代码
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    本研究提出了一种结合粒子群优化算法与GM(1,1)模型的改进型灰色预测方法，并提供了相应的MATLAB实现代码。 粒子群优化算法用于改进灰色预测模型GM(1,1)的Matlab源代码。
     
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    本简介介绍了一种利用MATLAB实现的GM(1,n)灰色预测模型程序。该工具能够有效处理多变量的时间序列预测问题，并提供详细的代码和示例，适用于科研及工程应用中的数据分析与建模需求。 本例采用GM（1，n）模型，在运行过程中需要输入三个变量：向后预测数据个数、两个属性变量。例如，若T为1，则需输入x1=400, x2=500；如果T等于2，则要依次输入两组x1和x2的值，以此类推。