数模模型四

本文探讨了在不同数据样本量情况下选择的预测技术。当数据样本较大时,适合采用回归分析;而数据样本较少时,灰色预测成为首选。灰色预测是一种处理非白色系统数据的方法,它涉及数据的预处理,包括数据相加和累减,以构建微分方程模型,并利用最小二乘法求解。此外,还提到了粒子群算法,一种全局搜索优化技术,用于寻找最优解。这些方法在预测和决策支持中具有广泛应用。

灰色预测

数据样本大,选择回归分析
数据样本比较少,灰色预测
特点
1、数据给出,但是规律没有给出(非白色系统),对未来进行预测,
2、5种具体模型
3、数据预处理
1)数据相加
2)数据累减
构成新的做出图像 可以形成多个指标去确定未知!
3)相加和累减符合一个微分方程,两个未知数但是参考值有4个,产生多余解,所以就最小二乘法进行求

粒子群算法

1、先全局乱飞,然后其中一个得到了目标,发出信号,然后这个信号对其他鸟行为产生影响,然后集中目标。
2、通过之间的数据进行综合。
3、用递归的思想

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