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

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) = [];

源代码不记得是哪里获取的了,侵删.此处博客仅作为自己笔记学习. def multipl(a,b): sumofab=0.0 for i in range(len(a)): temp=a[i]*b[i] sumofab+=temp return sumofab def corrcoef(x,y): n=len(x) #求和 sum1=sum(x) sum2=sum(y) #求乘积之和 sumofxy=multipl(x,y) #求平方和 sumofx2 = sum([pow(i,2) for i

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

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

from:https://36kr.com/p/5103044.html 到2020年,大多数先进的ML袖珍电脑(你仍称之为手机)将有能力执行一整套任务.个人助理将变的更加智能,它是打造这种功能的切入点.语音识别会不断优化.私人助理将不仅仅是云端搜索引擎的前端.因为个人AI将有拥有真正处理分析数据的能力,并使用搜索引擎来搜索数据. 以下是我的几个预测: 1)实时健康分析 - 当前,智能手表会监控您的心率和步数,并将其发送到您的手机中,之后手机会将其发送到云端.在不久的将来,您的个人AI将会实时读

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

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

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

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

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

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

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

https://mp.weixin.qq.com/s/1EVczHp11OJ4GEjeE3z5cA 业内唯一以“AI计算”为核心的人工智能大会昨天发布了一份重要报告. 9月12日,<中国AI计算力发展报告>摘要版在2018 AICC人工智能计算大会上正式对外公布. 这份报告由浪潮集团联合IDC研究发布,报告中值得关注的地方是,北京的AI算力仅排第二,杭州成为第一:去年一年AI投资增长10倍:生物识别和智慧城市领域面临大爆发机会. 这份报告旨在通过对中国AI计算力发展的综合评估,包含计算力的区域

一文看懂:"边缘计算"究竟是什么?为何潜力无限? 转载cnbeta   云计算 雾计算 边缘计算...   知名创投调研机构CB Insights撰文详述了边缘计算的发展和应用前景.文章称,云计算已经不足以即时处理和分析由物联网设备.联网汽车和其他数字平台生成或即将生成的数据,这个时候边缘计算能够派上用场.该技术拥有着应用于诸多行业领域和发挥巨大作用的潜力.以下是文章主要内容: 有时更快的数据处理是一种奢侈——有时它生死攸关. 例如,自动驾驶汽车本质上是一台装有轮子的高性能计算机,它通

KubeEdge开源背景 KubeEdge在18年11月24日的上海KubeCon上宣布开源,技术圈曾掀起一阵讨论边缘计算的风潮,从此翻开了边缘计算和云计算联动的新篇章. KubeEdge即Kube+Edge,顾名思义就是依托K8S的容器编排和调度能力,实现云边协同.计算下沉.海量设备的平滑接入.KubeEdge架构上包含两部分,分别是云端和边缘侧.云端负责应用和配置的下发,边缘侧则负责运行边缘应用和管理接入 此前,关于用K8S在边缘侧部署应用还一直停留在实验阶段,KubeEdge脱胎于华为云I

关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph Learning (PGL)) 欢迎fork本项目原始链接:关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 因为篇幅关系就只放了部分程序在第三章,如有需求可自行fork项目原始链接. 0.1图计算基本概念 首先看到百度百科定义: 图

最近几天学习高等代数老师说要写个程序算行列式的结果,闲来无事就简单写了一下. 不多说了,上代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace Nrow_culmn { class Program { //计算行列式 计算复杂度为O(n的3次方) ; static void Main(string[] args) { //double[,] row_cu

kappa系数在遥感分类图像的精度评估方面有重要的应用，因此学会计算kappa系数是必要的 实例1 实例2

from math import sqrt def multipl(a,b): sumofab=0.0 for i in range(len(a)): temp=a[i]*b[i] sumofab+=temp return sumofab def corrcoef(x,y): n=len(x) #求和 sum1=sum(x) sum2=sum(y) #求乘积之和 sumofxy=multipl(x,y) #求平方和 sumofx2 = sum([pow(i,2) for i in x]) sum