灰色预测——从模型到实例

最新推荐文章于 2025-04-01 22:33:58 发布
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灰色预测——从模型到实例

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灰导数可由累减生成而来

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邻值生成数列

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生成式人工智能是一种人工智能方法，旨在通过学习训练数据的分布模型来生成新的、原创的数据。人工智能生成内容 (Artificial Intelligence Generated Content, AIGC) 是生成式人工智能的一个具体应用和实现方式，是指利用人工智能技术生成各种形式的内容，如文字、图像、音频和视频等。本节将介绍生成模型基本概念，首先介绍生成模型的基本概念，然后，构建用于衡量生成模型性能的框架，并介绍一些重要的核心概念。然后，介绍当前主流的生成模型技术及其分类。
数学建模——灰色预测模型及matlab代码实现
涵盖了计算机专业基础知识、数学建模相关实践、复杂网络论文研究、LeetCode算法刷题经验、C语言开发经验、前端Vue、React框架开发实战相关知识
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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；黑色预测指系统的内部特征一无所知，只能通过观测其与外界的联系来进行研究；灰色预测则是介于黑、白两者之间的一种预测...
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的预测问题其本质是通过数据生成技术挖掘隐藏规律，建立微分方程模型进行趋势外推，特别适合具有单调递增/递减特征的非线性系统预测。灰色预测（Grey Prediction）是灰色系统理论的核心方法，专门处理。不满足时需进行数据平移y=x+λ或对数变换。其中a为发展系数，b为灰色作用量。要求Δ(k)<0.2。
数学建模灰色预测案例论文
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数学建模灰色预测案例论文，方法，实用，一看就会。
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蔬菜产量预测 由1990-2001年某地蔬菜产量，建立模型预测该地2002年蔬菜产量，并对预测结果做检验。 1.画图 t=1990:2001; X0=[19519,19578,19637,19695,16602,25723,30379,34473,38485,40514,42400,48337]; hold on plot(t,X0,'linewidth',1) xlabel('年份') ylabel('产量') hold off 图像具有指数趋势，可以使用灰色预测。 2.编写..
GM1N_灰色预测_GM1n预测_GM模型_
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标题中的“GM1N_灰色预测_GM1n预测_GM模型”指的是灰色预测的其中一个具体模型——GM(1,N)模型。在这个模型中，“1”代表一级预测模型，表示数据生成过程只经历一次非线性变换；“N”则表示对未来N期的预测。GM(1,1)...
灰色预测法 —— python
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灰色预测模型GM(1,1) 与例题分析
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灰色预测模型-介绍与运用
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灰色预测模型的教学，适用于工程建模、数学建模等多个方面。
使用c语言编写的灰色预测模型
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使用c语言编写的灰色预测模型。灰色预测是就灰色系统所做的预测。所谓灰色系统是介于白色系统和黑箱系统之间的过渡系统，其具体的含义是：如果某一系统的全部信息已知为白色系统，全部信息未知为黑箱系统，部分信息已知，部分信息未知，那么这一系统就是灰箱系统。一般地说，社会系统、经济系统、生态系统都是灰色系统。例如物价系统，导致物价上涨的因素很多，但已知的却不多，因此对物价这一灰色系统的预测可以用灰色预测方法。
基于灰色预测和神经网络的人口预测
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：人口预测是土地利用总体规划的重要基础工作。未来人口规模是土地利用总体规划中确定各类土地需求 量控制性指标，调整土地利用结构，实现土地供需平衡，解决人地矛盾的重要依据。人口预测是否科学准确，直接 关系到总体规划方案是否合理和实用。利用灰色预测建模所需信息少、方法简单的特点和神经网络具有较强的非 线性映射能力的特性，提出一种基于灰色预测和神经网络的人口预测方法。首先对人口规模的-./0.（1，2）的递 归网络模型进行一步预测及其灰色预测30（!，!）等维新息模型预测，然后再用前馈神经网络对30（!，!）模型和递 归网络模型的预测值进行组合预测以作为其最终的预测值。以温州市为例，对其总人口进行了试验预测。结果表 明：-./0.（1，2）递归网络模型比30（!，!）模型具有更高的预测精度，而4-- 模型的组合预测效果优于其它单一预 测模型。 关键词：灰色预测；人工神经网络；人口预测；组合预测
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本文参考了2篇论文，并给出了matlab实现，并附有论文。 本文采用最后的预测效果前50数据预测后面10个数据。效果如文件夹中result.jpg所示。可以通过优快云交流。 本文仅仅提供入门级别的实现方法。
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