1.灰色系统的定义:
灰色系统指既含有已知信息又含有未知信息的系统。
2.灰色预测模型的定义:
对灰色系统进行预测的模型。
灰色模型(Grey Model,简称GM模型)一般表达方式为GM(n,x)模型,其含义是:用n阶微分方程对x个变量建立模型。
3.灰色预测模型的目的:
通过把分散在时间轴上的离散数据看成一组连续变化的序列,采用累加和累减的方式,将灰色系统中的未知因素弱化,强化已知因素的影响程度,最后构建一个以时间为变量的连续微分方程,通过数学方法确定方程中的参数,从而实现预测目的。
4.灰色系统预测模型的特点:
无需大量数据样本,短期预测效果好,运算过程简单。
5.灰色系统预测模型的不足:
对非线性数据样本预测效果差。

常用的灰色系统预测模型主要有GM(1,1)和GM(1,n),以下分别对这两种模型展开。
【1】.GM(1,1)模型及其matlab实现

  1. GM(1,1)模型的预测原理是:对某一数据序列用累加的方式生成一组趋势明显的新数据序列,按照新的数据序列的增长趋势建立模型进行预测,然后再用累减的方法进行逆向计算,恢复原始数据序列,进而得到预测结果。
  2. GM(1,1)建模过程:
    (1) 设一组原始数据为

灰色系统预测模型GM(1,1),GM(1,n)及Matlab实现相关推荐

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  7. 灰色系统GM(1,1)模型预测实例

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  9. 预测模型之灰色系统预测

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