预测方法——灰色预测模型
灰色预测模型 主要特点是模型使用的不是原始数据序列，而是生成的数据序列，核心体系为灰色模型（GM），即对原始数据作做累加生成（累减生成，加权邻值生成）得到近似指数规律再进行建模。 优点：不需要很多数据；将无规律原始数据进行生成得到规律性较强的生成序列。 缺点：只适用于中短期预测，只适合指数 ...
原文：灰色理论预测模型
灰色理论 通过对原始数据的处理挖掘系统变动规律，建立相应微分方程，从而预测事物未来发展状况。 优点：对于不确定因素的复杂系统预测效果较好，且所需样本数据较小 缺点：基于指数率的预测没有考虑系统的随机性，中长期预测精度较差。 灰色预测模型 在多种因素共同影响且内部因素难以全部划定，因素间关系复杂隐蔽，可利用的数据情况少下可用，一般会加上修正因子使结果更准确。 灰色系统是指 部分信息已知，部分信息未知 ...
2017-04-17 11:08 0 4393 推荐指数：
相关推荐
灰色预测模型及MATLAB实例
下面将主要从三方面进行大致讲解，灰色预测概念及原理、灰色预测的分类及求解步骤、灰色预测的实例讲解。 一、灰色预测概念及原理： 1.概述： 关于所谓的“颜色”预测或者检测等，大致分为三色：黑、白、灰，在此以预测为例阐述。 其中，白色预测是指系统的内部特征完全已知，系统信息完全充分；黑色预测指 ...
数学建模-灰色预测模型GM(1,1)_MATLAB
%GM(1,1).m %建立符号变量a(发展系数)和b(灰作用量) syms a b; c = [a b]'; %原始数列 A A = [174, 179, 183, 189, 207, 2 ...
python实现灰色预测模型(GM11)——以预测股票收盘价为例
目录 程序简介 程序/数据集下载 代码分析 程序简介 利用灰色预测GM11模型预测股票收盘价，由于灰色预测模型适合短期预测和小样本，所以程序输入数据为5个，输出为1个，进行动态建模 程序输入：原序列、需要往后预测的个数 程序输出：预测值、模型结构(后验差 ...
薪资预测模型
一、选题背景： 二、数据说明： 三、实施过程及代码： #添加薪资均值 薪 ...
数学建模算法：灰色预测模型GM(1,1)及Python代码
灰色预测模型GM(1,1) 灰色预测模型\(GM(1,1)\)是在数学建模比赛中常用的预测值方法，常用于中短期符合指数规律的预测。 其数学表达与原理分析参考文章尾部网页与文献资料。 预处理 灰色模型要求数据前后级比落入范围 \(\displaystyle \Theta\left ...
组合预测模型（转）
组合预测模型---基于R语言的模型组合 组合预测模型的普遍形式为各个单项预测模型的加权平均， 因此组合预测模型的重点在于加权系数的确定。如果对各个单项预测模型的加权系数赋值合理， 那么整个组合预测模型的预测精度也会相应提高。目前常用的方法有算术平均法、 最优权数法、 方差倒数法等方差倒数法 ...
cap2 加州房价预测模型
获取所需数据集： import os import pandas as pd import tarfile from six.moves import urllib DOWNLOAD_ROO ...