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基于GM(1,1)的人口预测模型及MATLAB应用实例.zip

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简介:
本资料探讨了利用灰色系统理论中的GM(1,1)模型进行人口预测的方法,并通过具体案例展示了如何使用MATLAB软件实现该模型的应用,为相关研究和实践提供了有效的参考工具。 人口灰色预测模型GM(1-1)是一种用于分析和预测人口变化趋势的数学方法。该模型通过构建微分方程来描述系统的发展规律,并利用少量的历史数据对未来情况进行预测,特别适用于数据不充分或具有不确定性的情况下的短期预测。 在实际应用中,可以使用MATLAB软件实现灰色预测模型GM(1-1)的具体计算步骤。首先需要对原始序列进行一次累加生成得到新序列,然后建立微分方程,并根据最小二乘法求解参数值,最后通过还原处理获得未来人口的预测结果。 这种方法能够有效地提高预测精度和可靠性,在社会经济研究领域有着广泛的应用前景。

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  • GM(1,1)MATLAB.zip
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    本资料探讨了利用灰色系统理论中的GM(1,1)模型进行人口预测的方法,并通过具体案例展示了如何使用MATLAB软件实现该模型的应用,为相关研究和实践提供了有效的参考工具。 人口灰色预测模型GM(1-1)是一种用于分析和预测人口变化趋势的数学方法。该模型通过构建微分方程来描述系统的发展规律,并利用少量的历史数据对未来情况进行预测,特别适用于数据不充分或具有不确定性的情况下的短期预测。 在实际应用中,可以使用MATLAB软件实现灰色预测模型GM(1-1)的具体计算步骤。首先需要对原始序列进行一次累加生成得到新序列,然后建立微分方程,并根据最小二乘法求解参数值,最后通过还原处理获得未来人口的预测结果。 这种方法能够有效地提高预测精度和可靠性,在社会经济研究领域有着广泛的应用前景。
  • MATLABGM(1,1)灰色
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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。
  • GM(1,1)灰色法在城市.pdf
    优质
    本文探讨了GM(1,1)模型在预测城市人口规模方面的应用,通过实证分析展示了该方法的有效性和准确性。 灰色系统理论构建的GM(1,1)人口预测模型是一种适用于既包含已知信息又存在不确定因素系统的预测方法。其主要特点在于所需数据量较少,并能将原始无序离散的数据序列转化为有序序列,同时保持较高的预测精度和原系统的特征,较好地反映了实际情况。
  • GM(1,1)和GM(2,1)灰色-Matlab
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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)。
  • MATLABGM(1,1)灰色程序
    优质
    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 ```
  • GM(1,1)灰色MATLAB程序
    优质
    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。
  • MatlabGM(1,1)灰色代码
    优质
    这段简介可以这样描述: 本资源提供了一套基于MATLAB开发的GM(1,1)灰色预测模型完整实现代码。用户可以通过该工具快速建立并优化灰色预测模型,适用于时间序列预测等多种场景。 灰色预测模型GM(1,1)的程序代码已经过测试,并且绝对可用。
  • 灰度GM(1,1)
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    灰度GM(1,1)预测模型是一种基于微分方程的灰色系统理论中的预测方法,适用于数据样本量小、信息不充分的情况下进行时间序列预测。 灰色理论认为系统的行为尽管是模糊不清的、数据复杂多变,但这些现象始终是有秩序可循,并具备整体功能性的。灰数生成的过程是从杂乱无章的数据中提炼出规律性信息。此外,灰色理论构建的是基于生成数据建立的模型而非直接使用原始数据进行分析,因此通过GM(1,1)模型预测得出的结果需要经过逆处理才能获得最终的预测值。
  • GM(1,1) 灰色
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    简介:GM(1,1)灰色预测模型是一种基于少量数据进行预测的有效方法,通过建立微分方程描述系统变化规律,广泛应用于经济、能源等领域的需求预测与分析。 系统是由客观世界中的相同或相似事物及因素按照一定的秩序相互关联、制约而成的整体。 白色系统拥有充足的信息量,其发展变化规律明显且容易进行定量描述,并能具体确定结构与参数。 黑色系统是指内部特性完全未知的系统。 灰色系统则是介于白黑两者之间的状态。即该系统的部分信息和特性已知,而另一些则未知。 灰色系统分析建模方法是根据特定灰色系统的实际行为特征数据,在仅有少量数据的情况下,探索各因素间的数学关系,并建立相应的数学模型。
  • MATLABGM(1,1)进行数据
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    本研究运用MATLAB编程环境下的GM(1,1)灰色模型对时间序列数据进行了预测分析。该方法通过建立微分方程来优化小样本集的预测精度,适用于多领域内的数据趋势预判。 基于MATLAB的灰色模型GM(1,1)用于预测数据。通过对已知数据进行处理,可以预测出新的数据,并对比其结果以求误差。此外,已经对结果进行了后验差检验来判断预测准确性。