public class GrayModel    {        private double a0, a1, a2;        private int size;        private double error;         public GrayModel()        {        }         public void build(double[] x0)        {            size = x0.Length;           …

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(A); %对原始数列 A 做累加得到数列 B B = cumsum(A); %对数列 B 做紧邻均值生成 for i = 2:n C(i) = (B(i) + B(i - 1))/2; end C(1) = [];…

作者:桂. 时间:2017-08-12  08:34:06 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/7348714.html 前言 灰色模型(Gray model)常用来对数据进行预测,这里简要记录其思路. 一.名称由来 灰色模型(Gray Model),邓聚龙教授1982年提出. 常见系统分类: 白色系统是指一个系统的内部特征是完全 已知的,即系统的信息是完全充分的. 黑色系统是指一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的,只能通过它与外界的联系来加以观测研…

来源公式推导连接 https://blog.csdn.net/qq_36387683/article/details/88554434 关键词:灰色预测 python 实现 灰色预测 GM(1,1)模型 灰色系统 预测 灰色预测公式推导 一.前言   本文的目的是用Python和类对灰色预测进行封装 二.原理简述 1.灰色预测概述   灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的,通常分为以下几类:     (1) 灰色时间序列预测.用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量(如产量.销…

1.简介 预测就是借助于对过去的探讨去推测.了解未来.灰色预测通过原始数据的处理和灰色模型的建立,发现.掌握系统发展规律,对系统的未来状态做出科学的定量预测.对于一个具体的问题,究竟选择什么样的预测模型应以充分的定性分析结论为依据.模型的选择不是一成不变的.一个模型要经过多种检验才能判定其是否合适,是否合格.只有通过检验的模型才能用来进行预测.本章将简要介绍灰数.灰色预测的概念,灰色预测模型的构造.检验.应用,最后对灾变预测的原理作了介绍. 灰色系统理论的产生和发展动态 1982邓聚龙发表第一篇…

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.灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度,即进行关联分析,并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律,生成有较强规律性的数据序列,然后建立相应的微分方程模型,从而预测事物未来发展趋势的状况. 灰色时间序…

灰色系统理论中,GM(1,1)建模很常用,但他是有一定适应范围的. GM(1,1)适合于指数规律较强的序列,只能描述单调变化过程.对于具有一定随机波动性的序列,我们考虑使用Verhulst预测模型,或者GM(2,1)模型. Verhulst和GM(2,1)适合于非单调的摆动发展序列或者具有饱和状态的 S 形序列. Verhulst预测模型 Verhulst模型的定义如下: 对于模型参数,使用最小二乘估计有以下结果: 最终,可以求得灰色Verhulst的解为: Verhulst模型应用:道路交通事…

灰色预测的主要特点是只需要4个数据,就能解决历史数据少,序列的完整性以及可靠性低的问题,能将无规律的原始数据进行生成得到规律性较强的生成序列,易于检验 但缺点是只适合中短期的预测,且只适合指数级增长的预测. 在建立灰色预测模型之前,需先对原始时间序列进行数据处理,经过数据预处理后的数据序列称为生成列.对原始数据进行预处理,不是寻找它的统计规律和概率分布,而是将杂乱无章的原始数据列通过一定的方法处理,变成有规律的时间序列数据,即以数找数的规律,再建立动态模型. 灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势…

function SGrey X0 = input('请输入原始负荷数据:'); %输入原始数据 n = length(X0); %原始n年数据 %累加生成 X1 = zeros(1,n); for i = 1:n if i == 1 X1(1,i) = X0(1,i); else X1(1,i) = X0(1,i) + X1(1,i-1); end end X1 %计算数据矩阵B和数据向量Y B = zeros(n-1,2); Y = zeros(n-1,1); for i = 1:n-1 B…

文 | 帆软数据应用研究院 船长 2017年2月16日,Gartner发布了2017年BI商业智能和分析平台魔力象限报告,笔者这里进行一些解读,帮助大家更好了解市场状况和趋势. 一.几家欢笑几家愁 和往年一样,Gartner的报告发布以后,处于高位者欣喜万分奔走相告,大肆宣传,恨不得买下所有广告位:而处于低位或未上榜者,则黯然神伤,甚至有些恨Gartner,把竞争差距如此清晰的反馈给读者. 好了言归正传,附上Gartner 2016和2017年魔力象限图以及对比图和对照表(浅色圆点是2016年位…

老套路,把我们在解决B题时候采用的思路分享给大家,希望大家能学到点东西~~~ B题思路整理:Part1:先整理出说某种语言多的十个国家给找出来,或者说是把十种语言对应的国家找出来 然后再对各个国家的人口进行求和,我们大概可以估计出说某种语言的人口数 再去描述一下该说语言的人口数是如何变换的(参考世界人口数据1960-2016) 再去参考全球移民数据 再利用arcmap工具描绘人口迁徙的路线,可以对人口进行一些预测 Part2:该问属于选址优化类问题,必然会有很多影响因素,比如公司选择的地址和国家…

Python3数据分析与挖掘建模实战 Python数据分析简介 Python入门 运行:cmd下"python hello.py" 基本命令: 第三方库 安装 Windows中 pip install numpy 或者下载源代码安装 python setup.py install Pandas默认安装不能读写Excel文件,需要安装xlrd和xlwt库才能支持excel的读写 pip install xlrd pip install xlwt StatModel可pip可exe安装,注…

Python3数据分析与挖掘建模实战 学习 教程 Python数据分析简介Python入门 运行:cmd下"python hello.py" 基本命令: 第三方库安装Windows中pip install numpy或者下载源代码安装python setup.py installPandas默认安装不能读写Excel文件,需要安装xlrd和xlwt库才能支持excel的读写pip install xlrdpip install xlwt StatModel可pip可exe安装,注意,此…

Python3数据分析与挖掘建模实战 Python数据分析简介 Python入门 运行:cmd下"python hello.py" 基本命令: 第三方库 安装 Windows中 pip install numpy 或者下载源代码安装 python setup.py install Pandas默认安装不能读写Excel文件,需要安装xlrd和xlwt库才能支持excel的读写 pip install xlrd pip install xlwt StatModel可pip可exe安装,注…

学习建立GM(1,1)灰色预测评估模型,解决实际问题: SARS疫情对某些经济指标的影响问题 一.问题的提出 2003 年的 SARS 疫情对中国部分行业的经济发展产生了一定影响,特别是对部分 疫情较严重的省市的相关行业所造成的影响是显著的,经济影响主要分为直接经济影响 和间接影响.直接经济影响涉及商品零售业.旅游业.综合服务等行业.很多方面难以 进行定量的评估,现仅就 SARS 疫情较重的某市商品零售业.旅游业和综合服务业的影 响进行定量的评估分析. 究竟 SARS 疫情对商品零售业.旅游业和…

https://www.secrss.com/articles/4392 人工智能被广为关注,但是一些想法恐难达到预期.本成熟度曲线将追踪AI基本趋势和未来创新,以确定人工智能技术发展的范围.状态.价值和风险. 一.从曲线上消失的技术 2018年,以下几个技术已经从曲线上消失: ➧ 1.虚拟客户助理 ➧ 2.认知专家顾问 ➧ 3.3级和4级自动驾驶 ➧ 4.深层强化学习 ➧ 5.智能应用程序 ➧ 6.信息技术操作人工智能平台 二.2018曲线五个阶段的关键技术 (一)上升阶段 1  人工智能管理…

这个系列的第一篇文章 SAP Marketing Cloud功能简述(一) : Contacts和Profiles,我向大家介绍了SAP Marketing Cloud里的Contacts和Profiles,本文继续介绍SAP Marketing Cloud里围绕Target Group这个概念的一些相关场景和功能. (1) 根据标签细分用户:Segmentation Modeling 在Segmentation Modeling中支持以各种标签细分用户群,如商品ID.交互方式.地区.性别.生日…

0. 引言 在这篇文章中,笔者希望和大家讨论一个话题,即未来趋势是否可以被精确或概率性地预测. 对笔者所在的网络安全领域来说,由于网络攻击和网络入侵常常变现出随机性.非线性性的特征,因此纯粹的未来预测是非常困难的.笔者希望通过对2019Nconv疫情的趋势预测问题的研究,搞清楚一个问题,即舆情的数据是否可以预测?如何预测? 同时我们将[疫情预测]和[网络安全的趋势预测]进行横向对比,阐述网络安全领域态势预测的主要技术挑战. 1. 我们为什么需要态势预测 在日益复杂的网络环境和动态变化的攻防场景下…

参见原书1.5节 构建预测模型的一般流程 问题的日常语言表述->问题的数学语言重述重述问题.提取特征.训练算法.评估算法 熟悉不同算法的输入数据结构:1.提取或组合预测所需的特征2.设定训练目标3.训练模型4.评估模型在训练数据上的性能表现 机器学习:开发一个可以实际部署的模型的全部过程,包括对机器学习算法的理解和实际的操作 通常,有非常切实的原因,导致某些算法被经常使用,了解背后的原因 (1)构造一个机器学习问题审视数据集中的数据,确定需要做何种形式的预测如,这些数据代表什么?如何与预测任务关…

周五福利日活动是电信为回馈老用户而做的活动,其主要回馈老用户的方式是让用户免费领取对应的优惠券,意在提升老用户的忠诚度和活跃度.今日,为保证仓库备货优惠券资源充足,特别是5元话费券等,需要对该类优惠券领取效果进行预测,从而指导备货.经研究选用ARIMA算法建立预测模型,对5元话费券进行日领取量的短期预测.数据集收集了2019年1月到2019年2月5元话费券的日领取量数据,并根据此数据做时间序列分析并建立预测模型. 1.进行数据的加载 from statsmodels.tsa.stattools…

一.数据变换技术 为了保证建模的质量和系统分析结果的准确性,对原始的数据要进行去量纲处理. 1.定义 设有序列,则成映射为序列x到序列y的数据变换. (1) f 是初值化变换. (2) f 是均值化变换. (3) f 是百分比变换 (4) f 是倍数变换 (5) f 是归一化变换其中x0>0的一个数值 (6) f 是极差最大值变换 (6) f 是区间值变换 二.关联分析 1.定义 参考数列是被比较(主体),比较数列是比较值(不是主体) 但是由于各个时刻都有一个分辨系数,太过分散,所以再定义一个指…

关于高反差保留的用处说明呢,从百度里复制了一段文字,我觉得写得蛮好的: 高反差保留就是保留图像的高反差部分,再说得真白些,就是保留图像上像素与周围反差比较大的部分,其它的部分都变为灰色.拿一个人物照片来举例,反差比较大的部分有人的眼睛,嘴,以及身体轮廓.如果执行了就反差保留,这些信息将留下来(与灰色形成鲜明对比).它的主要作用就是加强图像中高反差部分.还以人物照片为例子,一般为了使人物皮肤美观,通常需要执行模糊,执行模糊后人物的线条也被模糊了.在执行模糊之前复制图像两个副本,其中一个执行模糊,另…

一.序言   陆陆续续的如果累计起来,我估计至少有二十来位左右的朋友加我QQ,向我咨询有关抠图方面的算法,可惜的是,我对这方面之前一直是没有研究过的.除了利用和Photoshop中的魔棒一样的技术或者Photoshop中的选区菜单中的色彩范围类似的算法(这两个我有何PS至少90%一致的代码)是实现简单的抠图外,现在一些state of art 方面的算法我都不了解.因此,也浪费了不少的将知识转换为资产的机会.年30那天,偶然的一个机会,有位朋友推荐我看了一篇关于抠图的文章,并有配套的实现代码,于…

考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative).对一个二分问题来说,会出现四种情况.如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive),如果实例是负类被预测成正类,称之为假正类(False positive).相应地,如果实例是负类被预测成负类,称之为真负类(True negative),正类被预测成负类则为假负类(false negative). TP:正确肯定的数目: FN:漏报,没有正确找到的匹配的数目: FP:误报,给出的匹…

LRU(Least Recently Used) 最近最少使用算法是众多置换算法中的一种. Redis中有一个 maxmemory 概念,主要是为了将使用的内存限定在一个固定的大小.Redis 用到的 LRU 算法,是一种近似的LRU算法. 1.设置 maxmemory 上面已经说过 maxmemory 是为了限定 Redis 最大内存使用量.有多种方法设定它的大小.其中一种方法是通过 CONFIG SET 设定,如下: 127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxmemory…

前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍 马尔可夫链是一个能够用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型,它是由著名的俄国数学家马尔科夫在1910年左右提出的…

catalogue . TF-IDF . 基于空间向量的余弦算法 . 最长公共子序列 . 最小编辑距离算法 . similar_text . local sensitive hash 局部非敏感哈希 . SSDEEP Hash . K-means聚类算法 . 二分K-means算法 1. TF-IDF Relevant Link: http://qianxunniao.iteye.com/blog/1831780 2. 基于空间向量的余弦算法 将分词后的词频作为向量分量,将每个文件转化为一个向量…

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主在原创基础上加入了遗传…

Logistic回归虽然名字叫"回归" ,但却是一种分类学习方法.使用场景大概有两个:第一用来预测,第二寻找因变量的影响因素.逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析,是分类和预测算法中的一种.通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测.例如,我们可以将购买的概率设置为因变量,将用户的特征属性,例如性别,年龄,注册时间等设置为自变量.根据特征属性预测购买的概率.逻辑回归与回归分析有很多相似之处,在开始介绍逻辑回归之前我们先来看下回归分析. 回归分…

最近挺多人找高斯算法,本人贴上一个高斯模糊算法类,希望可以帮助到大家.算法的效率还是可以接受的. #region 高斯模糊算法 /// <summary> /// 高斯模糊算法 /// </summary> using System ; using System .Drawing ; public class Gaussian { public static double[,] Calculate1DSampleKernel(double deviation, int size)…