灰色关联度模型实例 MATLAB建模方法有哪些

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。怎样用EXCEL进行灰色关联计算？ 实例如下：首先2113看下面四数列：A=[2，3，4，3.7]B=[60，73，84，58]C=[1204，801，1228，1270]D=[303，298，247，251]以A为目标，检验B、C、D与5261A的关联度。步骤41021.归一化，将数列中的每1653个元素，除以相同的一个数值，比如A的归一化过程为[2/2，3/2，4/2，3.7/2]或者更常用的均值化处理，都可以搞定。只需要这几个数列用同一种方法归一即可了。步骤2.求差序列.经过归一化的A、B、C、D，用A分别减去B/C/D；即E=A-B；F=A-C；G=A-D步骤3.求两级最大和最小差值。这是一个容易让人糊涂的地方，但实际操作很简单：设E中最大值为Emax，最小值为Emin，其余类推；这样一共就有六个数，分别是Emax；Emin；Fmax；Fmin；Gmax和Gmin。从这六个数中，再选出一个最大值和一个最小值，假设为M和N—而这就是上述公式当中双重最值的部分啦。步骤4.带入公式，得到三组关联系数(单行)矩阵。步骤5.计算关联度，实际上就是步骤4中，每组矩阵各个元素求和除以元素个数(求均值)。步骤6.通过比较关联度数值，最大的那个，其对应的数列与目标数列的关联度最高。灰色关联度，指的是两个系统或两个因素之间关联性大小的量度。目的，是在于寻求系统中各因素之间的主要关系，找出影响目标值的。灰色gm预测模型 一、什么是灰色系统（Grey System）灰色分析全名为灰色系统理论分析（Grey System Theory），是由中国邓聚龙教授于1982年在国际经济学会议上提出，该理论主要是针对系统模型之不明确性，信息之不完整性之下，进行关于系统的关联分析（Relational Analysis）、模型建构（Constructing A Model）、借由预测（Prediction）及决策（Decision）之方法来探讨及了解系统。自然界对人类社会来讲不是白色的(全部都知道)，也不是黑色的(一无所知)，而是灰色的(半知半解)。人类的思考、行为也是灰色的，人类其实是生存在一个高度的灰色信息关系空间之中，例如：人体系统、粮食生产系统等。部分信息已知，部分信息未知的系统，称为灰色系统。控制论中主要以颜色命名，常以颜色之深浅表示研究者对内部信息（information）和对系统本身的了解及认识程度之多寡，黑色，表示信息缺乏；白色，表示信息充足；而介于白色（W）系统与黑色（B）系统之间，其信息部份已知，信息部分未知的这类系统便称之为灰色（G）系统。二、什么是灰色系统理论灰色系统理论是研究灰色系统分析、建模、预测、决策和控制的理论。它把一般系统论、信息论及控制论的观点和方法延伸到社会、经济和生态等抽象。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。

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