灰色預測灰色關(guān)聯(lián)分析(參考版)
2025-06-19 13:25本頁面
【正文】 ： 序號時間（年/月/...）原始值預測值殘差相對誤差12n殘差q(k)、相對誤差ε(k)、平均相對誤差ε(avg)與精度p的定義如下： 當ε(k)=****10%，p=****90%時，模型精度較高，可進行預報和預測。： x0+ax1=b(x1)2，其中a為發(fā)展系數(shù)，b為灰色作用量 根據(jù)其時間響應(yīng)函數(shù) 解得時間響應(yīng)序列為：。 令，則。 對序列做緊鄰均值生成序列 即。 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。 近年來中國道路交通事故表現(xiàn)為具有飽和狀態(tài)的 S 形過程， 故可采用 Verhulst 模型對其進行預測。 Verhulst 模型Verhulst 模型主要用來描述具有飽和狀態(tài)的過程，即 S 形過程，常用于人口預測、生物生長、繁殖預測及產(chǎn)品經(jīng)濟壽命預測等道路交通系統(tǒng)是一個動態(tài)的時變系統(tǒng)，道路交通事故作為道路系統(tǒng)的行為特征量，具有一定的隨機波動性，它的發(fā)展呈現(xiàn)某種變化趨勢的非平穩(wěn)隨機過程，因此可建
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