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

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

在研究数据分布时,散点图是一类比较常用的方法,通过三点图可以很好的显示数据的分布位置.一组数据生成散点图,利用excel是很容易生成的:但是,多组数据生成散点图,不同组数据用不同颜色表示,那该怎么生成呢? 在我经过半个多小时的学习后,我终于学会了如何用excel生成多组数据的散点图.下面是方法: 1.选择三点图的横坐标数据,纵坐标数据.如图,成立时间为第一组数据散点图横坐标,注册资本为纵坐标:然后选择  所有图表|散点图:点击确定,即可得到第一组数据散点图. 2.第二组数据导入是关键,选中刚才生

项目背景 项目中需要把表格重排显示 处理方法 思路主要是用历遍Json数组把json数据一个个append到5个表格里,还要给每个单元格绑定个单击弹出自定义对话框,表格分了单双行,第一行最后还要改rowspan,程序还没优化运行正常先给客户展示先 1,表格数据->json数组 2,json树组数据输出到表格Dom树 2015/3/25日已优化并重构程序 /** * @create: nelson * @initITMTableV2 初始化表格内容 * @调用方式 $("#main_cont

突然想通过checkbox来提交多组数据到action,一时间想不起来怎么写,到网上流岚大婶们的笔迹之后,有了新发现! 方法一: 在action用一个String类型的变量来接受checkbox传过来的值 private String checkName; <input type="checkbox" name="checkName" value="aaa"/> <input type="checkbox"

2015年 参加天池大数据竞赛     为了建立模型,打算基于matlab使用Random Forest Algorithm的工具包 该工具包我在此分享给大家,http://yunpan.cn/cVXsjQvh8ARcx  访问密码 30a3   该工具包导入的数据格式就是我如下所说的封装方式,因此,在使用该算法包时,需要把自己的数据进行封装一下. 通过matlab打开,可以知道twonorm.mat里面还封装了两个.mat文件.   我们看看工具包的作者给的tutorial 部分源码如下:  

数组维度搞错了 一次运行,要输入多组数据,直到读至输入文件末尾(EOF)为止 while(scanf("%d %d",&a, &b) != EOF) // 输入结束时,scanf函数返回值为EOF(-1),即没有数据输入时会退出while循环 如何键盘输入EOF windows Ctrl+Z linux  Ctrl+d

json 数据类型,后台在组数据时,错一个标点符号,前端都解析不出来.

--------开始-------- 对于刚开始学编程的人来说每次基本上就是一次数据输入,多次的话基本也是会给定一个数组的大小,但随着做刷算法题开始,题目有的会不直接告诉输入几组数据,基本输入都是多组数据,对此不得不学习输入多种数据的方法. 关于文件结束符EOF        EOF 是 End Of File 的缩写,就是文件结束的意思. EOF在C语言中是在标准库中定义的一个宏,需要注意的是,EOF不是一个字符,它是从文件中读取到的一个字符,通常被定义为 int 型的一个负数 // 例如-1

一.JUnit4 jar包下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1AdeVGGikcY5dfL151ZnWHA 提取码:h1am 下载完成后,解压一下即可. 二.导入JUnit4 jar包 1.打开eclipse,右击你要进行单元测试的类所在的java项目,选择“Properties”选项 2.在弹出的对话框中选择“Java Build Path”----->"Add Library" 选项,进行构建JUnit4路径 3.在弹出的“Add Library”对

思路 假设有多组数据,每一组都是按从小到大的顺序输入的,设计如下数据结构 前面一列是每一组数据的首部,后面是真正的数据,首部的定义为: struct head { Node* next; head* down; head* up; }; 数据部分的定义为: struct Node { int data; Node* next; }; 1.我们称左上角为根,左下角为尾,根的前指针(up)和尾的后指针(down)为NULL,next指向数据,那么在输出的时候,只需要遍历第二列选出最小的数据即可,在输

目录 KS(不需要两组数据相同shape) JS散度(需要两组数据同shape) KS(不需要两组数据相同shape) 奇怪之处:有的地方也叫KL KS距离,相对熵,KS散度 当P(x)和Q(x)的相似度越高,KS散度越小 KS散度主要有两个性质: (1)不对称性 不对称性尽管KL散度从直观上是个度量或距离函数,但它并不是一个真正的度量或者距离,因为它不具有对称性,即D(P||Q)!=D(Q||P) (2)非负性 相对熵的值是非负值,即D(P||Q)>0 from scipy.stats imp

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

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

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

在画之前首先介绍一下Matlab boxplot,下面这段说明内容来自http://www.plob.org/2012/06/10/2153.html   由于matlab具有强大的计算功能,用其统计数据功能优点显而易见,这里分享使用matlab中的boxplot的一些技巧,供大家参考. Matlab boxplot命令 格式如下 boxplot(X):产生矩阵X的每一列的盒图和“须”图,“须”是从盒的尾部延伸出来,并表示盒外数据长度的线,如果“须”的外面没有数据,则在“须”的底部有一个点. w

近年来,大数据盛行,有关爬虫的教程层次不穷.那么,爬虫到底是什么呢? 什么是爬虫? 百度百科是这样定义的: 网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本.另外一些不常使用的名字还有蚂蚁.自动索引.模拟程序或者蠕虫.更多解释 就我个人理解,所谓的爬虫,就是代替人工复制粘贴去获取网络资源.平常我们需要批量下载图片.下载表格数据时,在没有爬虫的帮助下,只能借助CTRL+C .CTRL+V 了,非常的繁琐,

10.1 数据分组 使用分组可以将数据分为多个逻辑组,对每个组进行聚集计算. 10.2 创建分组 使用SELECT语句的GROUP BY子句建立分组. GROUP BY子句必须出现在WHERE之后,ORDER BY子句之前. GROUP BY子句可以包含任意数目的列,可以对分组进行嵌套. 如果GUOUP BY子句中嵌套了分组,数据将在最后指定的分组上进行汇总. GUOUP BY子句中的列必须是实际有效的检索列或表达式,不能使用别名. 除聚集计算语句外,SELECT语句中的每一列都必须在GROUP