”灰色系统预测 GM(1 1)“ 的搜索结果

     %%本例为GM（1，n)模型，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) %T为向后预测的数据个数 %输入每一个预测值对应的两个自变量的值，本例测试数据为： %T=1，x1=400,x2=500;（若T=2，则要输入两...

     而灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统，灰色系统其内部一部分信息已知，另一部分信息未知或不确定。 (2)灰色预测 灰色预测，是指对系统行为特征值的发展变化进行的预测，对既含有已知信息又含有不...

     为解决灰色系统长期预测灰色区间放大、预测精度降低的问题，依据最近的数据对要预测的数据的影响最大的思想，构建了基于窗体的动态灰色系统，采用邻近动态窗体的方式对对盐城海岸带土地利用变化数据进行动态预测，其...

     采用累加和累减的方式，将灰色系统中的未知因素弱化，强化已知因素的影响程度，最后构建一个以时间为变量的连续微分方程，通过数学方法确定方程中的参数，从而实现预测目的。

     安装方法 使用pip安装：pip install -i ...代码 使用GM(1,1)预测，参考官网代码： from greytheory import GreyTheory grey = GreyTheory() gm11 = grey.gm11 # 依次把真实值加入进来 gm11.add_patt

     预备知识(1)灰色系统白色系统是指系统内部特征是完全已知的；黑色系统是指系统内部信息完全未知的；而灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统，灰色系统其内部一部分信息已知，另一部分信息未知或不确定。...

     在这里，灰色的意思是系统的信息...灰色预测模型可用GM(m,n)表示，m代表阶数，n代表预测对象的个数。灰色预测模型适用于年份数据预测，且期数较少的情况。如果期数较多或者包含季度数据，采用时间序列分析进行预测。...

     灰色预测的主要特点时模型使用的不是原始数据序列，而是生成的数据序列。其核心体系时灰色模型，即对原数据作累加生成得到近似指数规律再进行建模的方法。 优点：不需要很多数据，一般只需要4个数据，就能够解决历史...

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