【數學建模】灰色系統理論II-Verhulst建模-GM(1,N)-GM(2,1)建模
灰色系統理論中，GM(1,1)建模很常用，但他是有一定適應范圍的。 GM(1,1)適合於指數規律較強的序列，只能描述單調變化過程。對於具有一定隨機波動性的序列，我們考慮使用Verhulst預測模型，或者GM(2,1)模型。 Verhulst和GM(2,1)適合於非單調的擺動發展序列 ...
原文：【數學建模】數模day13-灰色系統理論I-灰色關聯與GM(1,1)預測
接下來學習灰色系統理論。 . 什么是灰色系統 部分信息已知而部分信息未知的系統，我們稱之為灰色系統。相應的，知道全部信息的叫白色系統，完全未知的叫黑色系統。 為什么采用灰色系統理論 在給定信息不多，並且無法建立客觀的物理原型，其作用原理亦不明確，內部因素難以辨識或之間關系隱蔽，人們很難准確了解這類系統的行為特征，因此對其定量描述難度較大。這時就采用 灰色系統理論 。 比如說，社會 經濟 農業 生 ...
2018-08-01 12:00 0 989 推薦指數：
相關推薦
python 實現 灰色預測 GM(1,1)模型 灰色系統 預測 灰色預測公式推導
來源公式推導連接 https://blog.csdn.net/qq_36387683/article/details/88554434 關鍵詞：灰色預測 python 實現 灰色預測 GM(1,1)模型 灰色系統 預測 灰色預測公式推導 一、前言 ...
數學建模-灰色預測模型GM(1,1)_MATLAB
%GM(1,1).m %建立符號變量a(發展系數)和b(灰作用量) syms a b; c = [a b]'; %原始數列 A A = [174, 179, 183, 189, 207, 234, 220.5, 256, 270, 285];%填入已有的數據列！ n = length ...
數學建模算法：灰色預測模型GM(1,1)及Python代碼
灰色預測模型GM(1,1) 灰色預測模型\(GM(1,1)\)是在數學建模比賽中常用的預測值方法，常用於中短期符合指數規律的預測。 其數學表達與原理分析參考文章尾部網頁與文獻資料。 預處理 灰色模型要求數據前后級比落入范圍 \(\displaystyle \Theta\left ...
機器學習案例一：小樣本數據建模與灰色系統理論
現在在機器學習領域的主流思維都是使用大量或海量的數據來訓練一個模型從而得到很好的分類或回歸結果。但是，在某些科學或應用場合，由於數據采集的不變性，導致在很長的時間內只獲取了極少數量的數據，或者是在 ...
【數學建模】day14-建立GM(1,1)預測評估模型應用
學習建立GM(1,1)灰色預測評估模型，解決實際問題： SARS疫情對某些經濟指標的影響問題 一、問題的提出 2003 年的 SARS 疫情對中國部分行業的經濟發展產生了一定影響，特別是對部分 疫情較嚴重的省市的相關行業所造成的影響是顯著的，經濟影響主要分為直接 ...
數學建模方法-灰色預測法
一、引言 大家好，今天是第三天，前兩篇博文用到的數學建模方法應用的數學知識還比較少，在這一篇章，需要的數學知識變多了，大致需要一些高等數學中導數部分的知識，大家如果忘了的話記得自己去補哈。好言歸正傳，今天要講的到底是什么方法呢，就是那個很出名的“灰色預測模型”啦。好了開講咯！ 二、灰色 ...
從零開始的數學建模：（三）灰色關聯分析
灰色關聯分析適用於小樣本數據，大樣本數據推薦使用標准化回歸分析；基本原理是根據曲線的幾何形狀的相似程度來判斷聯系是否緊密，也就是說，如果\(y\)的曲線和某個\(x\)的曲線長得很像，那么這個\(x\)或許就是最能影響\(y\)的因素； 灰色關聯分析可用於系統分析與綜合評價 一、系統 ...