灰色預測灰色關聯(lián)分析(編輯修改稿)
2025-07-13 13:25 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ； 當時，用殘差修正GM(1,1)模型； 當時，不宜采用GM(1,1)模型。 的可容區(qū)間為=建模步驟設原有數(shù)據(jù)序列。[注意剔除異常數(shù)據(jù)；如原始數(shù)據(jù)不是非負時作平移變換，令x+0k=x0k+α]。，并作建?？尚行苑治? 根據(jù)級比公式， 求得δ=δ0,δ1,…δ(n)=( ) 當對所有的k有時，X(0)可用作GM(1,1)建模。 [原始數(shù)據(jù)波動變化而不是指數(shù)增長時，需要用到二次指數(shù)平滑法來處理原始數(shù)據(jù)：【見灰色模型 GM (1, 1)的平滑改進及其應用】否則對數(shù)據(jù)再做一定的平移變換使生成數(shù)列的級比滿足條件。]2. 數(shù)據(jù)處理 對序列做一次累加生成序列，以弱化原始序列的隨機性和波動性。 即 ，那么有。 對序列做緊鄰均值生成序列 即此處可理解為數(shù)值積分中的梯形公式z1k=k1kx1(t)dt。(1,1)灰微分方程模型 dx1k+az1k=x0k+az1k=b ，并確定其參數(shù)。令，則。 用MATLAB最小二乘法求解參數(shù)u, 。 接下來求解上面得到的基本模型x0k+az1k=b。： ，其中a為發(fā)展系數(shù)，b為灰色作用
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