如何用matlab实现灰色关联度的检验 灰色预测 关联度检验

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。谁能告诉我灰色关联度法有什么缺点？ 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。。灰色关联度的程序如何求解 根据科学出版社2004年11月出版，由刘思峰、党耀国、方国耕三人编写的《灰色系统理论及其应用（第三版）》中所述，灰色关联度分析是从属于灰色系统理论这一新学科。此书全面。现在想做关于满意度的灰色关联分析，有13个指标，应该怎么确定参考数列？随便指定吗？ 确定参考数据列作为理想的比较标准，通常可以以各度量标准的最优值（或最劣值）构成参考数据列灰色关联度法的定义 对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。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。谁能告诉我灰色关联度法有什么缺点？ 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。灰色关联分析用什么软件计算的？ 灰色关联分析软件—Grey Modeling Software（GM）3.0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。

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