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…

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…

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…

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…

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…

接下来学习灰色系统理论. 0. 什么是灰色系统? 部分信息已知而部分信息未知的系统,我们称之为灰色系统.相应的,知道全部信息的叫白色系统,完全未知的叫黑色系统. 为什么采用灰色系统理论? 在给定信息不多,并且无法建立客观的物理原型,其作用原理亦不明确,内部因素难以辨识或之间关系隐蔽,人们很难准确了解这类系统的行为特征,因此对其定量描述难度较大.这时就采用"灰色系统理论". 比如说,社会.经济.农业.生态问题的系统中,噪声普遍存在,一般受随机侵蚀的系统理论立足于[概率统计],比如回归分析…

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…

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…

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…

时间序列: (或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列.时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测.(百度百科) 主要考虑的因素: 1.长期趋势(Long-term trend) : 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势. 时间序列趋势一般为线性的(linear),二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function). 2.季节性变动(Seasonal variation) 按时间变动,呈现重复性行为的序列…

Kalman滤波简介 Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法,原文为:A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems.文章推导很复杂,看了一半就看不下去了,既然不能透彻理解其原理,但总可以通过实验来理解其具体的使用方法. Kalman滤波分为2个步骤,预测(predict)和校正(correct).预测是基于上一时刻状态估计当前时刻状态,而校正则是综合当前时刻的估计状态与观测状态,估计出最优的状态.预测与校正的过程如下: 预…

<R语言实战2>PDF+源代码 下载:https://pan.baidu.com/s/1gP_16Xq9eVmLJ1yOsWD9FA 提取码:l8dx 分享更多python数据分析相关电子书PDF及代码下载:https://pan.baidu.com/s/1TYb3WZOU0R5VbSbH6JfQXw 本书特色 学懂分析,玩转大数据用R轻松实现数据挖掘.数据可视化从实际数据分析出发,全面掌握R编程新增预测性分析.简化多变量数据等近200页内容.…

上传完本地文件到gitee线上后发现如下情况,文件夹显示为灰色并且无法访问. xxx@xxx 的灰色文件 问题原因 : 无法点击的灰色文件夹中含有 .git 文件 即在本地初始化的仓库(使用 git init的文件夹) 中的某一个文件夹里含有 .git 文件 (有点绕口) 文件夹中原本就含有.git文件,就是之前别人使用过git提交代码遗留下来的.git文件 解决方法 : 删除缓存: git rm -r --cached "灰色文件夹的名称"            # 操作后gitee…

[读书笔记与思考]<python数据分析与挖掘实战>-张良均 最近看一些机器学习相关书籍,主要是为了拓宽视野.在阅读这本书前最吸引我的地方是实战篇,我通读全书后给我印象最深的还是实战篇.基础篇我也看了,但发现有不少理论还是讲得不够透彻,个人还是比较倾向于 <Machine Learning>--Tom M.Mitchell,Andrew 的 machine learning 课程,或周华志的<机器学习>,Jiawei Han 的 <data mining>.…

摘要: 标量Kalman滤波的过程分析和证明及C实现,希望能够帮助入门的小白,同时得到各位高手的指教.并不涉及其他Kalman滤波方法. 本文主要参考自<A Introduction to the Kalman> (需要的同学可以自行百度,也可以找到中文版的) 注:递归思想,高斯分布独立性的应用,数据融合的应用 一,什么是Kalman 滤波(已经了解的同学可以跳过这里) 卡尔曼在博士期间发表了用递归方法解决离散数据线性滤波 问题的论文(关于Kalman 滤波的真正第一人还是有待探讨的,有兴趣的…

Kalman滤波简介 Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法,原文为:A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems.文章推导很复杂,看了一半就看不下去了,既然不能透彻理解其原理,但总可以通过实验来理解其具体的使用方法. Kalman滤波分为2个步骤,预测(predict)和校正(correct).预测是基于上一时刻状态估计当前时刻状态,而校正则是综合当前时刻的估计状态与观测状态,估计出最优的状态.预测与校正的过程如下: 预…

本文从基础介绍隐语义模型和NMF. 隐语义模型 ”隐语义模型“常常在推荐系统和文本分类中遇到,最初来源于IR领域的LSA(Latent Semantic Analysis),举两个case加快理解. 向用户推荐物品 在推荐系统中,可以通过隐含语义模型将用户(user)和物品(item)自动分类,这些类别是自动生成的.这些类别也可以叫做“隐含的分类”,也许看不懂.每个用户或者物品会被分到多个类别中,属于某个类别的权重会被计算出来. 假设现在有一个大小为m×n的评分矩阵V,包含了m个用户对n个物品的…

本文来自<Generative Visual Manipulation on the Natural Image Manifold>,是大神Jun-Yan Zhu在2016年9月的作品. 0 引言 视觉交流在现在的社会发展中一直处于技术不够强大的现状,比如你想要去商场买个衣服,你想要告知导购衣服的颜色,款式,花纹等等,而最后导购拿出来的衣服却并不是你心中所想,这时候如果是个画家,他可以将自己所思所想画出来让导购看,而非画家就很难将心中所想进行可视化了.然而Photoshop虽然强大,可是能够精…

尝试用sklearn进行adaboost实战 & SAMME.R算法流程,博客地址 初试AdaBoost SAMME.R算法流程 sklearn之AdaBoostClassifier类 完整实战demo 初试AdaBoost 理论篇戳这里 一个简单的例子,来介绍AdaBoostClassifier. 例子放在Github上,可以直接fork. #coding=utf-8 #python 3.5 ''' Created on 2017年11月24日 @author: Scorpio.Lu '''…

一.引言 1.卡尔曼滤波中的真实值,测量值,预测值,估计值怎么区分?他的5条公式是其核心内容,结合现代的计算机,其实卡尔曼的程序相当的简单,只要你理解了他的那5条公式. 用一个简单的小例子:假设我们要研究的对象是一个房间的温度.根据你的经验判断,这个房间的温度是恒定的, 也就是现在这一分钟的温度等于过去一分钟的温度(假设我们用一分钟来做时间单位)(先验估计) .假设你对你的经验不是 100% 的相信,可能会有上下偏差几度.我们把这些偏差看成是高斯白噪声,也就是这些偏差跟前后时间是没有关系的而且符…

Web上数据的增长使得在完整的数据集上使用许多机器学习算法变得更加困难.特别是对于个性化推荐问题,数据采样通常不是一种选择,需要对分布式算法设计进行创新,以便我们能够扩展到这些不断增长的数据集. 协同过滤(CF)是其中一个重要的应用领域.CF是一种推荐系统技术,能够帮助人们发现感兴趣的东西.在Facebook,这些东西包括页面.兴趣组.事件.游戏等等.CF的核心思想是,最好的推荐来自品味相似的人.换句话说,它通过使用相似的人对历史物品的评分来预测某人会如何评价一件物品. 1. CF and Fa…

作者:Lingbing Guo.Qingheng Zhang.Weiyi Ge.Wei Hu.Yuzhong Qu 2018 年 8 月 14-17 日,主题为「知识计算与语言理解」的 2018 全国知识图谱与语义计算大会(CCKS 2018)在天津成功举办.该会议是由中国中文信息学会语言与知识计算专委会定期举办的全国年度学术会议,并致力于成为国内知识图谱.语义技术.链接数据等领域的核心会议.本届会议的最佳英文论文来自南京大学计算机软件新技术国家重点实验室和信息系统工程重点实验室,提出了一种用于…

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…

自定义 View 在实际使用的过程中,我们经常会接到这样一些需求,比如环形计步器,柱状图表,圆形头像等等,这时我们通常的思路是去Google 一下,看看 github 上是否有我们需要的这些控件,但是如果网上收不到这样的控件呢?这时我们经常需要自定义 View 来满足需求. 接下来让我们开启自定义控件之路 关于自定义控件,一般辉遵循一下几个套路 首先重写 onMeasure() 方法 其次重写 onDraw() 方法 总所周知 onMeasure() 方法是用来重新测量,并设定控件的大小,我们知…

现象: 依据測试,中文OS X 10.9和中文10.10的文件标记彼此不兼容. 也就是说.比方在10.9中的颜色标记,在10.10DP2中不能删除,但能够加入/删除10.10自己的颜色标记,反之亦然. 參见下图.目录admin有两个红色标记,当中在后面被挡住的是10.9.4建立的,在10.10DP2中,能够加入/删除10.10自己的标记. 分析: 详细是什么原因造成的呢? 首先我们须要一个命令行工具,叫做tag.通过这个命令能够查看标记的情况-它不是操作系统内置的.是第三方工具. 我们再来如果一…

深度学习.自然语言处理和表征方法 原文链接:http://blog.jobbole.com/77709/ 一个感知器网络(perceptron network).感知器 (perceptron)是非常简单的神经元,如果超过一个阈值它就会被启动,如果没超过改阈值它就没反应.感知器网络的输入和输出都是是二进制的(0和1). 注意可能的输入个数是有限的.对每个可能的输入,我们可以在隐层里面构建一个只对这个输入有反应的神经元(见注解1).然后我们可以利用这个神经元和输出神经元之间的连接来控制这个输入下得…

概述: 1 人工神经网络介绍 2 人工神经元 3 MATLAB神经网络工具箱 4 感知器神经网络 5 感知器神经网络 5.1 设计实例分析 clear all; close all; P=[ ; ]; T=[ ]; %建立神经网络 net=newp(minmax(P),,'hardlim','learnp'); %对神经网络进行训练,net是建立网络,P是输入向量,T是目标向量 net=train(net,P,T); %对网络进行仿真 Y=sim(net,P); %绘制建模点 plotpv(P,…

哈?标题不知道啥意思? 老规矩,直接看图! 效果如下: 高清大图! 码农多年,老眼昏花,动图看不清?!那就看静态截图!!! 不同分值效果如下:          看完了卖家秀,我们来看产品的制作过程吧! canvas绘制圆环 1.vue中,<template lang="pug">里的代码如下: canvas#baseCanvas是底部的灰色圆环 canvas#myCanvas是上边的彩色圆环 需要用css样式帮助我们把彩色圆环盖到灰色圆环上边. 2.css样式: 3.js…