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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…
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…
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…
没事玩了一下matlab 发现现在网上的代码都是一组数据预测 所以我就写个批量数据的预测 顺便学习下matlab ----------------------------------我是快乐的分割线------------------------------------ 灰色预测的主要思想是: 1.给定一组数据 2.进行累加,即 X(1)1=x(0)1 X(1)2=x(0)1+x(0)2 X(1)3=x(0)1+x(0)2+x(0)3 … 3.最终目的是为了构造预测方程: 其中: 而为了求得上式…
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…
灰色预测实现见:https://www.jianshu.com/p/a35ba96d852b from pandas import Series from pandas import DataFrame import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt class Gray_model: def __init__(self): self.a_hat = None self.x0 = None def fit(self, series=pd.S…
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…
--喜欢记得关注我哟[shoshana]--​ 前记 JUC中的Lock中最核心的类AQS,其中AQS使用到了CLH队列的变种,故来研究一下CLH队列的原理及JAVA实现 一. CLH背景知识 SMP(Symmetric Multi-Processor).即对称多处理器结构,指server中多个CPU对称工作,每一个CPU訪问内存地址所需时间同样.其主要特征是共享,包括对CPU,内存,I/O等进行共享.SMP的长处是可以保证内存一致性.缺点是这些共享的资源非常可能成为性能瓶颈.随着CPU数量的添…
跳跃表-原理及Java实现 引言: 上周现场面试阿里巴巴研发工程师终面,被问到如何让链表的元素查询接近线性时间.笔者苦思良久,缴械投降.面试官告知回去可以看一下跳跃表,遂出此文. 跳跃表的引入 我们知道,普通单链表查询一个元素的时间复杂度为O(n),即使该单链表是有序的,我们也不能通过2分的方式缩减时间复杂度. 如上图,我们要查询元素为55的结点,必须从头结点,循环遍历到最后一个节点,不算-INF(负无穷)一共查询8次.那么用什么办法能够用更少的次数访问55呢?最直观的,当然是新开辟一条捷径去访…
学习记录: 一致性Hash算法原理及java实现:https://blog.csdn.net/suifeng629/article/details/81567777 一致性Hash算法介绍,原理,及使用场景:https://blog.csdn.net/cbmljs/article/details/88021598 纯转载,侵删…