灰色系統(tǒng)理論簡介ppt課件-資料下載頁
2025-05-01 12:01本頁面
【正文】 a kbx k e x ea?? ? ? ? GM(1,1)模型的建模步驟（ 2） 四 . 灰色系統(tǒng)模型 ? 第四步：模型檢驗 1. 事中檢驗 通常采用殘差檢驗 、 后驗差檢驗 、 關(guān)聯(lián)度檢驗與級比偏差檢驗 。 事后檢驗 事后檢驗即預(yù)測檢驗 ， 主要為滾動檢驗 ， 就是用時間存在軸上左邊的數(shù)據(jù) (前面的數(shù)據(jù) )建立模型 ， 預(yù)測下一個數(shù)據(jù) (后面一個數(shù)據(jù) )， 以了解其預(yù)測誤差 。 ? 第五步：預(yù)測 GM(1,1)模型的建模步驟（ 3） 四 . 灰色系統(tǒng)模型 灰色系統(tǒng)模型應(yīng)用 四 . 灰色系統(tǒng)模型 灰色系統(tǒng)模型在農(nóng)業(yè)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)管理、環(huán)境科學(xué)、醫(yī)藥衛(wèi)生、礦業(yè)工程、教育科學(xué)、水利水電、圖像信息、生命科學(xué)、控制科學(xué)、航空航天等眾多領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用，解決了許多過去難以解決的實際問題，展示了極為廣泛的應(yīng)用前景。 五、灰色預(yù)測 （ 1） 灰預(yù)測是灰色系統(tǒng)理論中的一個重要內(nèi)容 , 它是指基于灰色系統(tǒng)理論的 GM(1,1)模型的預(yù)測 。 灰預(yù)測可分為五類： 1. 數(shù)列預(yù)測 (Sequence Grey Prediction) 級比 落于可容區(qū)的 (大 )慣性序列 , 可以直接建立 GM(1,1)模型 , 以預(yù)測數(shù)據(jù)值的分布 , 稱為數(shù)列灰預(yù)測 。 概括的來說 , 即為對數(shù)據(jù)大小進(jìn)行的預(yù)測 。 )()0( k?五、灰色預(yù)測 （ 2） 2. 災(zāi)變 (異常值 )灰預(yù)測 (Calamities Grey Prediction) 對于級比不是全部落于可容區(qū)的小慣性序列 , 對跳變點(diǎn)時分布建模以預(yù)測跳變點(diǎn)未來的時分布稱為災(zāi)變灰預(yù)測 , 或異常值灰預(yù)測。通俗的說 , 即為對一定時間內(nèi)是否發(fā)生災(zāi)變 , 或某種異常的數(shù)據(jù)可能發(fā)生在哪些年代的預(yù)測。 3. 季節(jié)災(zāi)變灰預(yù)測 (Seasonal Calamities Grey Prediction) 對發(fā)生在特定時區(qū) (季節(jié) )的事件作時分布預(yù)測 , 稱為季節(jié)災(zāi)變灰預(yù)測 。 通俗的說 , 即為對一年或某個季節(jié)內(nèi)發(fā)生的災(zāi)變或異常值進(jìn)行的預(yù)測 。 五、灰色預(yù)測 （ 3） 4. 拓?fù)浠翌A(yù)測 (Topological Grey Prediction) 對于大幅度擺動序列 , 按點(diǎn)集拓?fù)浠x取時分布序列 , 作GM(1,1)建模 , 預(yù)測拓?fù)浠臅r分布 , 以達(dá)到預(yù)測擺動序列未來發(fā)展態(tài)勢的目的 , 稱為拓?fù)浠翌A(yù)測 。 它是一種全波形預(yù)測 , 是整體預(yù)測 。 5. 系統(tǒng)灰預(yù)測 (Systematic Grey Prediction) 由多個行為變量形成的灰微分方程組 , 通過 GM(1,1)嵌套的方法 , 預(yù)測多個行為變量的發(fā)展變化 , 以避免解高階特征方程之繁 , 稱為系統(tǒng)灰預(yù)測 。 Thank you for your attention ! X. Xiao
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