灰色预测是什么？ 灰色关联度如何得出预测值

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。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。灰色预测是什么？ 通过少量的、不完全的信息，建立灰色微分预测模型，对事物发展规律作出模糊性的长期描述（模糊预测领域中理论、方法较为完善的预测学分支）。灰色理论认为系统的行为现象。灰色预测的数学理论基础是什么 灰色预测是灰色系统理论的数学应用，其数学基础，从根本上区别于传统数学预测模型，典型传统数学预测模型，就是那些基于统计数据的数理模型，如一元线性回归、多元回归、Logistic等。这些统计模型对给定数据采取自变量与因变量相对应的简单处理方式，也就是说，先行假定这些量及其数据之间具有这样一些形式的对应关系，采用数学方式表达这种形式关系，就是统计回归模型。但是，灰色预测模型则认为，量及其数据同其他量及数据之间、甚至一个量的多个序列数据值之间所具有的关系，并不必然显现为那种明确的统计回归关联，而是总带有内部联系，而这种联系又并不能确定无疑地表达出来，而只能表达出这种联系在数据上呈示给我们的那种数列关系，于是，这种呈示出来的关系，其实已经是该量多个数据值内部发生关系所产生出来的结果，所以，要列出这些数据值之间的关系，就并不是无隐藏的统计关系，而应该是隐含着原因在结果数据值之中的那种关系，那也就是微分方程，其实这也是微分方程的实际意义。灰色预测的数据理论基础，简而言之，集成了中等数学中的数列理论、高等数学中的微分方程、线性代数、数理统计等理论。在近年来，灰色预测的发展还体现在以上那些数学理论基础与最新人工。灰色系统方法 金矿的形成和分布可视为多种控矿地质因素综合作用、相互关联、发展变化的灰色系统。应用综合物探信息，建立综合关联度预测模型，在招掖蚀变岩型金矿的4个已知金矿上做了预测检验，并预测了5 个金矿床。所得结果表明，关联度异常的展布与金矿床的位置相对应，其幅值与金矿床规模位置相关联，灰色关联分析法在矿床预测上有广泛应用前景。（一）方法原理在金矿预测中，控矿地质因素、找矿标志信息与金矿形成和分布关系的密切程度，可用它们与已知金矿床上相应信息关联度的大小来定量评价。以已知大型金矿床上某种控矿地质因素和找矿标志信息为参考数列，数列长度为n，记为x0：x0＝［x0（1），x0（2），x0（3），…，x0（n）］，以研究区同种信息为比较数列，数列长度为m，记为xi（i＝1，2，…，m）xi［x1（1），x2（2），x3（3），…，xm（m）］可以用下述关系式表示各比较数列与参考数列的关联性：地球物理勘探概论式中：ζi（k）称为xi对x0在k点的关联系数；ρ是分辨系数，一般在0与1之间选取。在实际应用时，采用求平均值的方法做信息的集中处理，其表达式为地球物理勘探概论式中：Ri是比较数列xi对参考数列x0的关联度。关联度越大，表示两个数列的关联性越。GM模型 预测值是如何计算出来的 灰色模型能够有效地进行预测，尤其是在数据比较模糊的时候，比如预测什么时候下雨，先讲解一个简单并且最常用的GM模型 GM(1，1)生成列 设原始时间序列为x1(t)t为时间t=0，1，2，3。进行灰色关联分析时怎么进行数据的无量纲化分析 灰色关联分析是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，即“灰色关联度”作为衡量因素间关联程度的一种方法。计算步骤：（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。（2）对参考数列和比较数列进行无量纲化处理（3）求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi）（4）求关联度ri（5）排关联序 你是想对制造业信息化进行投入产出分析是非常有意义的，也具有一定难度。并想利用灰色关联法对制造业信息化进行投入产出分析，关键是能否应用？有无结合的必要。从你设置的20个因素主要体现企业信息化在软硬件设施投入、信息化资金投入、信息化人力资源投入、网络建设投入、信息安全投入、企业电子商务投入等信息来看，考虑的比较全面，那么制造业信息化的产出是什么也要很好的考虑，然后再对制造业信息化进行比较全面的投入产出分析。信息化的投入到底能够给企业带来什么回报，是所有的企业决策者在做出信息化投入决策之前最关心的事情。你需要考虑信息化所带来的有形和无形的收益。一般讲，信息化投资带来的回报主要体现在两个方面：为企业带来收入的增加和成本的降低，因此可以简单地描述ROI的计算，公式为：ROI=(节省的成本+增加的收益)/方案投资，。

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