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基于MATLAB的灰色预测实现(含完整代码及数据)

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简介:
本资源提供了一套详细的使用MATLAB进行灰色预测模型构建的方法与步骤,并附有完整的源代码和所需的数据集。适合科研人员及学生学习参考。 MATLAB语言实现灰色预测(附完整代码和数据) GM(1,1)是一种基于灰色系统理论的基本模型,它是一次微分方程的预测模型。该理论由中国的科学家邓聿文在1982年提出,旨在处理小样本量及不确定信息的问题。GM(1,1)主要用于含有不确定性序列的数据预测问题,并特别适用于数据量较小且变化趋势不明显的场合。 建立GM(1,1)模型的过程包含四个主要步骤: - 累加生成:对原始数据进行一次累加,得到新的序列。 - 建立灰色微分方程:利用经过累加后的数据来构建一个灰色微分方程。 - 参数估计:通过最小二乘法估算出该方程中的参数值。 - 预测未来趋势:根据上述步骤中获得的参数对未来的数值进行预测。 在实际应用方面,GM(1,1)模型被广泛应用于经济预测、社会发展规划和资源分配等多个领域。

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客服
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  • MATLAB
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    本资源提供了一套详细的使用MATLAB进行灰色预测模型构建的方法与步骤,并附有完整的源代码和所需的数据集。适合科研人员及学生学习参考。 MATLAB语言实现灰色预测(附完整代码和数据) GM(1,1)是一种基于灰色系统理论的基本模型,它是一次微分方程的预测模型。该理论由中国的科学家邓聿文在1982年提出,旨在处理小样本量及不确定信息的问题。GM(1,1)主要用于含有不确定性序列的数据预测问题,并特别适用于数据量较小且变化趋势不明显的场合。 建立GM(1,1)模型的过程包含四个主要步骤: - 累加生成:对原始数据进行一次累加,得到新的序列。 - 建立灰色微分方程:利用经过累加后的数据来构建一个灰色微分方程。 - 参数估计:通过最小二乘法估算出该方程中的参数值。 - 预测未来趋势:根据上述步骤中获得的参数对未来的数值进行预测。 在实际应用方面,GM(1,1)模型被广泛应用于经济预测、社会发展规划和资源分配等多个领域。
  • MATLAB模型
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    本文章介绍了一种利用MATLAB软件实现灰色预测模型的方法,并通过实际数据进行了验证和分析。适合对数据分析与建模感兴趣的读者阅读。 灰色预测的具体代码实现及原始数据展示。本资源针对湖南省未来人口预测问题提供了预测结果。
  • MATLAB神经网络小样本).rar
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    本资源提供了一个结合灰色理论与BP神经网络的小样本数据分析和预测模型,利用MATLAB实现,并包含所有必要代码。适合科研人员及学生使用,以提高小规模数据集的预测精度。 1. 资源内容:基于Matlab灰色神经网络预测小样本数据(完整源码)。 2. 代码特点:参数化编程、便于调整参数设置、清晰的编程思路及详尽注释。 3. 适用对象:该资源适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生,可用于课程设计、期末项目作业或毕业设计中使用。 4. 更多仿真源码与数据集可通过相关途径查找获取。 5. 作者介绍:某知名企业的资深算法工程师,在Matlab、Python、C/C++及Java编程语言以及YOLO算法仿真实验方面拥有10年的丰富经验。擅长于计算机视觉技术的应用,目标检测模型的开发,智能优化算法的研究和实现,神经网络预测方法的设计与应用,信号处理技术的进步研究,元胞自动机机制的理解与构建、图像处理领域的探索及实践,智能控制系统的创新设计以及路径规划方案的技术突破,并且在无人机领域也有着广泛的知识积累。
  • MATLABLSSVM二分类
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    本项目利用MATLAB实现LSSVM二分类预测模型,并提供完整源代码和测试数据集,适用于机器学习与模式识别研究。 MATLAB实现LSSVM(最小二乘支持向量机)二分类预测(完整源码和数据)。
  • MATLAB模型-理论
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    本代码采用MATLAB实现灰色预测模型,适用于数据分析与建模中的短期预测问题。通过简单微分方程建立系统发展规律模型。 本程序能够预测未来7个单位的数据。它基于灰色理论建立的模型进行计算。所应用的数学模型是GM(1,1),并且使用一次累加法处理原始数据。
  • MATLABGM(1,1)
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    本简介提供了一段使用MATLAB编写的GM(1,1)灰色预测模型代码,适用于时间序列数据的趋势分析与短期预测。 灰色预测GM(1,1)的MATLAB代码完整示例如下: 主程序运行结果: R2_gm = 0.526551720086913 MSE_gm = 6616.11549985933 RMSE_gm = 81.3395076199711 MAPE_gm = 39.6399714913413 MAD_gm = 65.8882686149245
  • MATLABGM(1,1)
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    这段简介可以这样描述:“基于MATLAB的GM(1,1)灰色预测代码”是一款利用MATLAB编程环境实现的灰色预测模型软件。该模型采用了一阶单变量微分方程,适用于数据量较少但变化趋势明显的预测场景。此代码为研究人员及工程师提供了一个强大的工具,用于分析和预测各种复杂系统的行为模式。 灰色预测GM(1,1)模型是一种用于一阶单变量时间序列的预测方法,在MATLAB中的实现代码可以用来进行相关数据的分析与预测。这种模型通过生成数列来对原始数据进行处理,从而提高建模精度和计算效率。对于需要使用该模型的研究者或工程师来说,编写相应的MATLAB脚本是必要的步骤之一。 为了更好地理解GM(1,1)模型的工作原理及其在实际问题中的应用价值,可以参考相关的文献资料或者教程来学习具体的算法实现细节,并结合自己的研究需求进行适当的调整和优化。通过实践操作能够帮助使用者更加深入地掌握灰色预测理论与方法的应用技巧,在数据分析领域发挥更大的作用。
  • MATLAB模型
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    本简介提供了一段基于MATLAB开发的灰色预测模型代码。该工具旨在通过简便的方法进行时间序列预测分析,适用于科研与工程实践中的数据预测需求。 首先,我们需要输入原始数据序列。然后对这些数据进行累加生成以得到新的数据序列。接下来使用这些累加生成的数据来构建灰色预测模型,在此过程中求解模型的参数。最后可以利用该模型来进行预测,并将预测结果与原始数据进行比较。 具体的Matlab代码实现会根据特定的灰色预测模型(例如GM(1,1)模型)和具体问题的特点而有所不同。此外,需要注意的是,灰色预测模型适用于中短期以及近似指数增长趋势的数据预测。因此,在应用该模型时需要考虑其适用范围及限制条件。
  • 程序详解(算法说明
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    本书籍详细介绍了灰色预测模型及其应用,包含算法原理、计算步骤和Python等语言实现的完整代码,适合初学者快速上手。 灰色预测程序可以通过电力负荷预测的实例来讲解该算法的应用。
  • MatlabXGBoost分类
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    本项目利用Matlab实现XGBoost算法进行高效的数据分类与预测,包含详尽注释的源代码和训练数据集,适合机器学习爱好者研究与实践。 多元分类预测使用Matlab中的xgboost(XGBOOST)进行数据分类预测,适用于多特征输入模型的二分类及多分类任务。程序内注释详细,可以直接替换数据后运行。该程序可以生成分类效果图以及混淆矩阵图。