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该灰色预测模型采用C语言进行编程。

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简介：
通过C语言构建的灰色预测模型，旨在对灰色系统进行预估。 “灰色系统”这一概念指的是一种介于完全透明的白色系统和不可知黑箱系统之间的过渡状态，其核心在于：当一个系统的所有信息都清晰可知时，被视为白色系统；而当所有信息都未知时，则被视为黑箱系统；若部分信息已知，部分信息未知，则构成灰色系统。 普遍而言，诸如社会系统、经济系统以及生态系统等复杂的现实体系往往表现出灰色系统的特征。 举例来说，物价系统就是一个典型的灰色系统。由于影响物价上涨的因素众多且复杂，但我们所掌握的信息却相对有限。 因此，运用灰色预测方法对这种具有部分已知信息和部分未知信息的物价灰色系统的预估具有重要的意义和价值。

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  • 用C语言实现的灰色预测模型
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    本项目采用C语言编程实现了灰色预测模型GM(1,1)，适用于短期预测和小样本数据集分析，为数据分析提供了新的工具。 使用C语言编写的灰色预测模型是基于灰色系统理论的。所谓灰色系统是指介于白色系统和黑箱系统之间的过渡类型：如果一个系统的全部信息已知，则为白色系统；若无任何信息则为黑箱系统，而部分信息已知、部分未知的情况下即构成灰箱系统。通常情况下，社会、经济及生态系统等都属于此类灰色范畴。例如，在物价预测方面，虽然影响因素众多但实际掌握的信息有限，因此可以运用灰色预测方法来分析和预判这类系统的未来趋势。
     
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    本简介探讨了利用MATLAB软件平台实施灰色模型（GM）预测技术的方法和步骤。通过构建数学模型来分析小样本数据集的趋势与规律，以实现对未来情况的有效预测。这种方法在工程、经济等领域具有广泛应用价值。 添加了注释后即可获取数据并使用。这是MATLAB的实现源代码。
     
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  • GM(1,1)预测模型_matlab灰色模型_灰色预测_灰色模型应用_GM11算法
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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。