2021-02-22 14:58窦连江 客户经理
你好!如果要对下面的年份进行预测的话,建议使用如图响应序列函数。
具体请参考邓聚龙先生的《灰色系统理论教程》
2021-02-22 14:49黄益溢 客户经理
%%%%%%%%%%%%%%%%把下面函数保存为gmcal.m文件%%%%%%%%%%%
function
gmcal=gm1(x)
sizexd2
=
size(x,2);
%求数组长度
k=0;
for
y1=x
k=k+1;
if
k>1
x1(k)=x1(k-1)+x(k);
%累加生成
z1(k-1)=-0.5*(x1(k)+x1(k-1));
%z1维数减1,用于计算B
yn1(k-1)=x(k);
else
x1(k)=x(k);
end
end
%x1,z1,k,yn1
sizez1=size(z1,2);
%size(yn1);
z2
=
z1′;
z3
=
ones(1,sizez1)’;
YN
=
yn1′;
%转置
%YN
B=[z2
z3];
au0=inv(B’*B)*B’*YN;
au
=
au0′;
%B,au0,au
afor
=
au(1);
ufor
=
au(2);
ua
=
au(2)./au(1);
%afor,ufor,ua
%输出预测的
a
u
和
u/a的值
constant1
=
x(1)-ua;
afor1
=
-afor;
x1t1
=
‘x1(t+1)’;
estr
=
‘exp’;
tstr
=
‘t’;
leftbra
=
‘(‘;
rightbra
=
‘)’;
%constant1,afor1,x1t1,estr,tstr,leftbra,rightbra
strcat(x1t1,’=’,num2str(constant1),estr,leftbra,num2str(afor1),tstr,rightbra,’+’,leftbra,num2str(ua),rightbra)
%输出时间响应方程,也就是最终要求的灰色模型
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%在workspace里输入%%%%%%%%%%%%
x
=[5999,5903,5848,5700,7884];gm1(x)
%其中5999,5903,5848,5700,7884可以换成已知的历史数据,无论几个都可以。
2021-02-22 14:43米国超 客户经理
灰色预测模型GM(1,1)的修正吴强(中国人民解放军长沙工程兵学院数学教研室,长沙,410072)摘要应用样条函数对灰色预测模型GM(1,1)的残差序列进行插值,将插值后的残差表示式作用于微分动态模型,用最小二乘法则进行参数辨识,从而建立残差的时间响应式,并以此修正GM(1,1)模型。经实例检验,修正后的模型精度有显著提高。关键词灰色,预测,GM(1,1)中国分类 O174.42,N94对于只随时间变化的系统,给出一组原始数据,在贫信息的。情况下,人们仍希望能得到一个简便实用、精度较高的预测模型。1982年,邓聚龙教授提出的GM(l,l)模型“’当原始数据满足一定的条件时,就具备这样的优点。由于有处理的实用性,在短短的几年里,发展极为迅速,应用成果累累。一般认为,用GM(l,l)模型来预测获得较高精度的必要条件是:1.等时距;2.非负;3.单调性。因此,对任意存在的原始数据列来预测未来的动态变化时,经检验自然有可能出现精度不高的情形,一般的补救方法是作残差辨识模型来修正。在建立残差GM(l,1)模型时,残差亦必须满足上面的三个条件。 国际上没官方申明过 但是在应用领域在用的 很多学校都实验过的

2021-02-22 14:40赖鹏华 客户经理
急求灰色预测模型GM(1,N)matlab源代码!
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