Advertisement

灰色GM(2,1)模型程序

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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？

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 灰色GM(2,1)模型程序
    优质
    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
    优质
    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）。
     
  • GM(1,1) 灰色预测模型
    优质
    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。
     
  • 基于MATLAB的GM(1,1)灰色预测模型程序
    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 ```
     
  • 基于GM(1,1)灰色模型预测的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。
     
  • 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
    优质
    本资源深入探讨了基于MATLAB的GM(1,1)灰色预测模型及其算法实现，适用于时间序列数据的小样本预测分析。 经典灰色预测模型适用于各种需要进行灰色预测的场景。
     
  • 基于Matlab的GM(1,n)灰色预测模型程序
    优质
    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。
     
  • 改良GM模型的灰色理论及其MATLAB程序
    优质
    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。
     
  • MATLAB中的GM(1,1)灰色模型代码
    优质
    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。
     
  • GM(1,n)_MGM(1,n)_模型确定解_xza_gm1n_灰色GM(1,n)
    优质
    简介：本文介绍了GM(1,n)与MGM(1,n)两种模型及其确定解，着重探讨了改进型灰色预测模型GM(1,n)，并展示了该模型在预测问题中的应用和优势。 多变量灰色模型（Multivariable Grey Model, MGM）中的MGM(1,n)是研究复杂灰色系统的典型模型，其形式为n元一阶常微分方程组，它是单点GM(1,1)模型在多个数据点情况下的扩展。