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灰色关联度原理步骤 dps灰色关联分析方法和灰色预测方法的应用

2020-09-25知识11

求解灰色关联分析及详细过程,求关联系数L和关联度R,实在是头都大了! 灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念,意图透过一定的方法,去寻求系统中各子系统(或因素)之间的数值关系。因此,灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量,非常适合动态历程分析。2具体计算步骤编辑(1)确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列反映系统行为特征的数据序列,称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列,称比较数列。(2)对参考数列和比较数列进行无量纲化处理由于系统中各因素的物理意义不同,导致数据的量纲也不一定相同,不便于比较,或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时,一般都要进行无量纲化的数据处理。(3)求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ(Xi)所谓关联程度,实质上是曲线间几何形状的差别程度。因此曲线间差值大小,可作为关联程度的衡量尺度。对于一个参考数列X0有若干个比较数列X1,X2,…,Xn,各比较数列与参考数列在各个时刻(即曲线中的各点)的关联系数ξ(Xi)可由下列公式算出:其中 ρ为分辨系数,一般在0~1之间,通常取0.5。是第二级最小差,记为Δmin。是两级最大差,记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线。

灰色关联度原理步骤 dps灰色关联分析方法和灰色预测方法的应用

地质关联度(R值)法 灰色系统理论是20世纪80年代初期由中国学者邓聚龙教授创立的一门系统科学新学科。它以“部分信息未知”的“小样本”,“贫信息”不确定性系统为研究对象,主要通过对“部分”已知信息的生成、开发,提取有价值的信息,实现对系统规律的正确描述和有效控制。用关联度圈定地质异常的基本原理与地质相似系数相同。关联度的含义也是单元之间的相似程度,只是计算方法不同而已。关联分析是灰色系统中定量研究两个事物之间关联程度的一种方法。其实质是通过曲线间几何形状的分析和对比来计算曲线间的关联程度,并认为几何形状越接近(相似)的曲线,其发展变化的态势越接近,则关联程度越大。在研究地质异常时,单元之间的关联度越大,则该两个单元的地质条件越相似,否则地质条件发生很大的变化。因此,我们可以和相似系数一样,统计地质图中能取得的地层、构造、岩浆岩等变量的取值。计算每个单元(称为参考单元)与周围8个单元(称为被比较单元)之间的关联度,取其平均值作为该单元与周围单元的关联程度。公式:ξi(k)=A/B(5-8)其中ξi(k)是第k个变量的被比较单元与参考单元的相对差值,这种相对差值称为关联系数,ζ称为分辨系数,一般取0.5。根据p个变量的。

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灰色系统理论及其应用的内容简介 全书共16章,包括灰色系统的概念与基本原理、灰色序列算子、灰色关联分析、灰色聚类评估、灰色预测模型、灰色组合模型、灰色决策模型、灰色规划、灰色投入产出、灰色博弈模型和灰色控制系统等内容,并附有灰色系统建模软件包。其中基于核和灰度的灰代数系统、缓冲算子、灰数测度公理、灰色绝对关联度、灰色相对关联度、灰色综合关联度、灰色相似关联度、灰色接近关联度、定权灰色聚类评估和基于三角白化权函数的灰评估新方法、离散灰色模型、多目标智能灰靶决策模型以及灰色经济计量学模型(G-E)、灰色生产函数模型(G-C-D)、灰色投入产出模型(G-I-O)、灰色马尔可夫模型(G-M)和灰色博弈模型(C-G)等系作者首次提出。《灰色系统理论及其应用(第5版)(附光盘1张)》适合用作高等学校理、工、农、医、天、地、生及经济、管理类各专业大学生和研究生的教材,亦可供科研机构、企事业单位和政府部门的科研人员、技术工作者、管理干部以及系统分析、市场预测、金融决策、资产评估、企业策划人员参考。

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请问灰色关联度与相关系数的区别在哪里? 当然有区别。相关系数,是一个经典的统计量。反映变量之间的线知性关联关系。灰色关联度,是邓聚龙自己发明的一种关于变量之间的关联关系的量。注意,我这里说的是关联关系。解释性地理解,是以两个变量变化道的几何形状的相似程度来判定二者的关联关系的。但实际上,目回前关于这一标准并没有很好的理论基础,目前实际上也只是在论文,或者说学术研究中才有人用这个东西。如果想要更好地理解关联关系,建议去找答一本统计学的书,好好看一看偏相关分析。

灰色关联度模型需要用什么软件? 本人经常做,用DPS,其他软件都扯淡。

如何简单明了的解释灰色关联分析法的原理?

灰色预测的建模步骤 a、建模机理b、把原始数据加工成生成数;c、对残差(模型计算值与实际值之差)修订后,建立差分微分方程模型;d、基于关联度收敛的分析;e、gm模型所得数据须经过逆生成还原后才能用。f、采用“五步建模(系统定性分析、因素分析、初步量化、动态量化、优化)”法,建立一种差分微分方程模型gm(1,1)预测模型。令 x(0)=(x⑴,x⑵,…,x(n))作一次累加生成,k x(k)=∑x(m)消除数据的随机性和波动性 m=1 有 x=(x⑴,x⑵,…,x(n))=(x⑴,x⑴+x⑵,…,x(n-1)+x(n))x可建立白化方程:dx/dt+ax=u 即gm(1,1).该方程的解为:x(k+1)=(x⑴-u/a)exp()+u/a其中:α称为发展灰数;μ称为内生控制灰数 1、残差模型:若用原始经济时间序列建立的GM(1,1)模型检验不合格或精度不理想时,要对建立的GM(1,1)模型进行残差修正或提高模型的预测精度。修正的方法是建立GM(1,1)的残差模型。2、GM(n,h)模型:GM(n,h)模型是微分方程模型,可用于对描述对e799bee5baa6e79fa5e98193e58685e5aeb931333361303032象作长期、连续、动态的反映。从原则上讲,某一灰色系统无论内部机制如何,只要能将该系统原始表征量表示为时间序列x(0)(t),并有 x(0)(t)>;0,即可用GM模型对系统。

#灰色模型#灰色关联分析法#灰色关联度法#地质

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