dps灰色关联分析方法和灰色预测方法的应用 350网店装修平台模板激活码的使用方法，350装修平台模板激活码的使用方法
灰色预测模型GM(1，n)模型的matlab源代码，包括预测模型的建立，以及模型的精度检验 （主要是精度的检验c，p function GM1_1(X0)format long；[m，n]=size(X0)；X1=cumsum(X0)；累加X2=[]；for i=1：n-1X2(i，：)=X1(i)+X1(i+1)；endB=-0.5.*X2；t=ones(n-1，1)；B=[B，t]；求B矩阵YN=X0(2：end)；P_t=YN./X1(1：(length(X0)-1))%对原始数据序列X0进行准光滑性检验，序列x0的光滑比P(t)=X0(t)/X1(t-1)A=inv(B.'*B)*B.'*YN.'；a=A(1)u=A(2)c=u/a；b=X0(1)-c；X=[num2str(b)，'exp'，'('，num2str(-a)，'k'，')'，num2str(c)]；strcat('X(k+1)='，X)syms k；for t=1：length(X0)k(1，t)=t-1；endkY_k_1=b*exp(-a*k)+c；for j=1：length(k)-1Y(1，j)=Y_k_1(j+1)-Y_k_1(j)；endXY=[Y_k_1(1)，Y]%预测值CA=abs(XY-X0)；残差数列Theta=CA%残差检验 绝对误差序列XD_Theta=CA./X0%残差检验 相对误差序列AV=mean(CA)；残差数列平均值R_k=(min(Theta)+0.5*max(Theta))./(Theta+0.5*max(Theta))；P=0.5R=sum(R_k)/length(R_k)%关联度Temp0=(CA-AV).^2；Temp1=sum(Temp0)/length(CA)；S2=sqrt(Temp1)；绝对误差序列的标准差AV_0=mean(X0)；原始序列平均值Temp_0=(X0-AV_0).^2；Temp_1=sum(Temp_0)/length(CA)；S1=sqrt(Temp_1)；原始序列的标准差TempC=S2/S1*100；方差比C=strcat(num2str(TempC)，'%')%后验差检验。
如何用matlab实现灰色关联度的检验
灰色预测matlab代码怎么写 这是我曾经写过的一个灰色预测的程序：第一个文件为函数，需要在调用时输入原始数据x0和预测周期T，第二个文件用于计算灰色关联度，使用时直接修改相关参数和原始数据。第一个文件（用于灰色建模）：grymdl.mfunction GM=grymdl(x0，T)输入原始数据x0T为从最后一个历史数据算起的第T时点x1=zeros(1，length(x0))；B=zeros(length(x0)-1，2)；yn=zeros(length(x0)-1，1)；Hatx0=zeros(1，length(x0)+T)；Hatx00=zeros(1，length(x0))；Hatx1=zeros(1，length(x0)+T)；epsilon=zeros(length(x0)，1)；omega=zeros(length(x0)，1)；for i=1：length(x0)for j=1：ix1(i)=x1(i)+x0(j)；endendfor i=1：length(x0)-1B(i，1)=(-1/2)*(x1(i)+x1(i+1))；B(i，2)=1；yn(i)=x0(i+1)；endHatA=(inv(B'*B))*B'*yn；GM(1，1)模型参数估计for k=1：length(x0)+THatx1(k)=(x0(1)-HatA(2)/HatA(1))*exp(-HatA(1)*(k-1))+HatA(2)/HatA(1)；endHatx0(1)=Hatx1(1)；for k=2：length(x0)+THatx0(k)=Hatx1(k)-Hatx1(k-1)；累计还原得到历史数据的模拟值endfor i=1：length(x0)%开始模型检验epsilon(i)=x0(i)-Hatx0(i)；omega(i)=(epsilon(i)/x0(i))*100；endx0；HatA；Hatx0；epsilon；omega；c=std(epsilon)/std(x0。
灰色关联度分析法适用于什么数据 灰色关联度分析法是一种多因素统计分析方法，它是以各因素的样本数据为依据用灰色关联度来描述因素间关系的强弱、大小和次序，若样本数据反映出的两因素变化的态势(方向、大小和速度等)基本一致，则它们之间的关联度较大。反之，关联度较小。此方法的优点在于思路明晰，可以在很大程度上减少由于信息不对称带来的损失，并且对数据要求较低，工作量较少；其主要缺点在于要求需要对各项指标的最优值进行现行确定，主观性过强，同时部分指标最优值难以确定。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。扩展资料：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。因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。
如何使用matlab建立人口预测模型，在数学建模和学习中，我们有时可能需要建立一些非线性的模型，显然非线性模型计算量相对线性模型更加复杂。因此，有时我们需要将一些非。
急求灰色预测模型GM(1，N)matlab源代码！
