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第十二讲:预测模型
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灰色系统
白色系统
灰色系统
黑色系统
系统的信息是
完全明确的。
系统的部分信
息已知,部分
信息未知。
系统的内部信
息是未知的。
灰色预测是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预
则,就是对在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程进行预测。
灰色预测对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律,并
生成有较强规律性的数据序列,然后建立相应的微分方程模型,从
而预测事物未来发展趋势的状况。
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灰色预测GM(1,1)
灰色预测模型是使用原始的离散非负数据列,通过一次累加生成削弱随机
性的较有规律的新的离散数据列,然后通过建立微分方程模型,得到在离散点
处的解经过累减生成的原始数据的近似估计值,从而预测原始数据的后续发展。
(我们在此课件中只探究GM(1,1)模型,第一个‘1’表示微分方程是一阶的,
后面的‘1’表示只有一个变量)
时期 原始数据 累加数据
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
12.2
15.2
10.9
15.0
14.7
14.4
19.8
17.2
17.5
17.9
14.4
16.3
12.2
27.4
38.2
53.2
67.9
82.3
102.1
119.3
136.8
154.8
169.2
185.5
注:数据是用的随机数生成,仅用于例题讲解。
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GM(1,1)原理介绍
时期 原始数据 累加数据 紧邻均值生成序列
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
12.2
15.2
10.9
15.0
14.7
14.4
19.8
17.2
17.5
17.9
14.4
16.3
12.2
27.4
38.2
53.2
67.9
82.3
102.1
119.3
136.8
154.8
169.2
185.5
19.8
32.8
45.7
60.6
75.1
92.2
110.7
128.1
145.8
162.0
177.3
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GM(1,1)原理介绍
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GM(1,1)原理介绍
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OLS原理介绍
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