matlab 灰色预测关联度检验 灰色预测的建模步骤

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。如何用matlab实现灰色关联度的检验 这要有数据的，根据不同要求，求出相关系数。可把数据发给我QQ2674716548，我写个程序，求出灰色关联度。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。灰色预测模型的优点 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：常薛常OperationalResearch第七章灰色预测模型及其应用灰色预测模型（GrayForecastModel）是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并做出预测的一种预测方法.当我们应用运筹学的思想方法解决实际问题，制定发展战略和政策、进行重大问题的决策时，都必须对未来进行科学的预测.预测是根据客观事物的过去和现在的发展规律，借助于科学的方法对其e799bee5baa6e59b9ee7ad9431333433623761未来的发展趋势和状况进行描述和分析，并形成科学的假设和判断.灰色系统理论是研究解决灰色系统分析、建模、预测、决策和控制的理论.灰色预测是对灰色系统所做的预测.目前常用的一些预测方法（如回归分析等），需要较大的样本.若样本较小，常造成较大误差，使预测目标失效.灰色预测模型所需建模信息少，运算方便，建模精度高，在各种预测领域都有着广泛的应用，是处理小样本预测问题的有效工具.7.1灰色系统的定义和特点7.2灰色系统的模型7.3销售额预测7.4城市道路交通事故次数的灰色预测7.5城市火灾发生次数的灰色预测7.6灾变与异常值预测7.1灰色系统的定义和特点7.1灰色系统的定义和特点灰色系统理论是由华中理工大学邓聚龙教授于1982年。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。什么情况下用灰色系统理论来预测？ 灰色系统预测在处理数据变化趋势比较单一的数据精度较高，例如随时间大致呈现递增或递减的数据，建立模型之后要检验精度的，精度合格就行。dps灰色关联分析方法和灰色预测方法的应用，灰色关联分析，从其思想方法上来看，属于几何处理的范畴，其实质是对反映各因素变化特征的数据序列所进行的几何比较。。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。

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