灰色预测的建模步骤 灰色预测关联度程序

请问，灰色关联度分析软件密码您好，因做论文需要，请告知灰色关联度分析软件的安装密码，万分感谢？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。GM是指什么？GM是指什么？意思有很多喔 General MIDI system Level1 即通用MIDI标准系统第一级（General MIDI system Level1），制定于1991年。在GS标准基础上，规定了MIDI。参加大学生数学建模要做什么准备？ 感谢邀请，LZ结合自己若干次的参赛竞赛，给大家提供一些建模，画图，写作方面的技巧，凭借这些技巧，LZ也…MATLAB建模方法有哪些 首先，Matlab是一个工具，它不是一个方法。其次，我给你推荐一本书《MATLAB 在数学建模中的应用（第2版）》然后它的目录可以回答你的问题：第1章 数学建模常规方法及其MATLAB实现1.1 MATLAB与数据文件的交互1.1.1 MATLAB与Excel的交互1.1.2 MATLAB与TXT交互1.1.3 MATLAB界面导入数据的方法1.2 数据拟合方法1.2.1 多项式拟合1.2.2 指定函数拟合1.2.3 曲线拟合工具箱1.3 数据拟合应用实例1.3.1 人口预测模型1.3.2 薄膜渗透率的测定1.4 数据的可视化1.4.1 地形地貌图形的绘制1.4.2 车灯光源投影区域的绘制（CUMCM2002A）1.5 层次分析法（AHP）1.5.1 层次分析法的应用场景1.5.2 AHPMATLAB程序设计第2章 规划问题的MATLAB求解2.1 线性规划2.1.1 线性规划的实例与定义2.1.2 线性规划的MATLAB标准形式2.1.3 线性规划问题解的概念2.1.4 求解线性规划的MATLAB解法2.2 非线性规划2.2.1 非线性规划的实例与定义2.2.2 非线性规划的MATLAB解法2.2.3 二次规划2.3 整数规划2.3.1 整数规划的定义2.3.2 01整数规划2.3.3 随机取样计算法第3章 数据建模及MATLAB实现3.1 云模型3.1.1 云模型基础知识3.1.2 云模型的MATLAB程序设计3.2 Logistic回归。客流预测方法 为了准确把握客流运输量的未来特征，许多学者提出了多种预测模型，进行了有益的探索。预测方法已有300多种，归纳起来大体分为定性预测和定量预测两类。常用的定性预测方法。有哪些细节最能体现出一个汽车工程师的经验？ http：// weixin.qq.com/r/nh3RyYn EOtRFrc2q90iM(二维码自动识别) 小羊，汽车行业采购十年。知乎专栏“小羊聊采购”，欢迎交流。欢迎加入小羊的 羊圈 ？ 10 ？ ？ 2 条。

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