接下来学习灰色系统理论。 0. 什么是灰色系统？ 部分信息已知而部分信息未知的系统，我们称之为灰色系统。相应的，知道全部信息的叫白色系统，完全未知的叫黑色系统。 为什么采用灰色系统理论？ 在给定信息不多，并且无法建立客观的物理原型，其作用原理亦不明确，内部 ...

%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, 234, 220.5, 256, 270, 285];%填入已有的数据列！ n = length ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

matlab输出 Python实现 ...

最近在做项目时，用户不想使用平均值来判断当前数据状态，想用其他的方式来分析数据的变化状态，在查找了一些资料后，想使用灰色预测来进行数据的预测。下面的内容是从网上综合下来的，java代码也做了一点改动，以做记录和学习。 1.什么是灰色预测 　　灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法 ...