【正文】 聯(lián)程度大于農(nóng)業(yè)、商業(yè)和工業(yè)的關(guān)聯(lián)程度。 25（ 4）灰色預(yù)測(cè)模型? 以 X1為參考序列求關(guān)聯(lián)度。對(duì)單位不一，初值不同的序列，在計(jì)算相關(guān)系數(shù)前應(yīng)首先進(jìn)行初始化，即將該序列所有數(shù)據(jù)分別除以第一個(gè)數(shù)據(jù)。? 一次累減的公式為：21（ 4）灰色預(yù)測(cè)模型? 關(guān)聯(lián)度? 關(guān)聯(lián)度分析是分析系統(tǒng)中各因素關(guān)聯(lián)程度的方法，在計(jì)算關(guān)聯(lián)度之前需先計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)。? 一般隨機(jī)序列的多次累加序列，大多可用指數(shù)曲線逼近。? 累加的規(guī)則 :? 將原始序列的第一個(gè)數(shù)據(jù)作為生成列的第一個(gè)數(shù)據(jù)，將原始序列的第二個(gè)數(shù)據(jù)加到原始序列的第一個(gè)數(shù)據(jù)上，其和作為生成列的第二個(gè)數(shù)據(jù)，將原始序列的第三個(gè)數(shù)據(jù)加到生成列的第二個(gè)數(shù)據(jù)上，其和作為生成列的第三個(gè)數(shù)據(jù)，按此規(guī)則進(jìn)行下去，便可得到生成列。? 灰色系統(tǒng)常用的數(shù)據(jù)處理方式有 累加 和 累減 兩種。 ④ 拓?fù)漕A(yù)測(cè)：將原始數(shù)據(jù)作曲線，在曲線上按定值尋找該定值發(fā)生的所有時(shí)點(diǎn)，并以該定值為框架構(gòu)成 時(shí)點(diǎn)數(shù)列 ，然后建立模型預(yù)測(cè)該定值所發(fā)生的時(shí)點(diǎn)。 ② 畸變預(yù)測(cè)：通過灰色模型預(yù)測(cè)異常值出現(xiàn)的時(shí)刻，預(yù)測(cè)異常值什么時(shí)候出現(xiàn)在特定時(shí)區(qū)內(nèi)。其用等時(shí)距觀測(cè)到的反應(yīng)預(yù)測(cè)對(duì)象特征的一系列數(shù)量值構(gòu)造灰色預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來(lái)某一時(shí)刻的特征量，或達(dá)到某一特征量的時(shí)間。灰色系統(tǒng)是介于白色系統(tǒng)和黑色系統(tǒng)之間的一種系統(tǒng)。主要包括：灰色系統(tǒng)建模理論、灰色系統(tǒng)控制理論、灰色關(guān)聯(lián)分析方法、灰色預(yù)測(cè)方法、灰色規(guī)劃方法、灰色決策方法等。15（ 4）灰色預(yù)測(cè)模型? 在現(xiàn)實(shí)世界中，灰色系統(tǒng)是普遍存在的。? 黑色系統(tǒng)是指一個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)部信息對(duì)外界來(lái)說(shuō)是一無(wú)所知的，只能通過它與外界的聯(lián)系來(lái)加以觀測(cè)研究。? 未知的或非確知的信息稱為黑色信息；已知信息稱為白色信息。14（ 4）灰色預(yù)測(cè)模型? 客觀世界，既是物質(zhì)的世界又是信息的世界。? 典型的應(yīng)用? 股票預(yù)測(cè)、機(jī)電系統(tǒng)診斷、醫(yī)學(xué)診斷、生物信息學(xué)、營(yíng)銷指導(dǎo)、運(yùn)動(dòng)圖像分析、生產(chǎn)過程監(jiān)測(cè)等。時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘是時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)挖掘的一個(gè)步驟 , 它發(fā)現(xiàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的時(shí)態(tài)模式或模型。? 由時(shí)間序列組成的數(shù)據(jù)庫(kù)稱為時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)。 o 為數(shù)據(jù)變量 , 反映數(shù)據(jù)單元的實(shí)際意義 , 如某種商品的銷售金額、股票的價(jià)格等。10（ 1）時(shí)間序列分析法? 時(shí)間序列定義 —— 從時(shí)間序列的角度來(lái)看 , 每個(gè)數(shù)據(jù)單元可以被抽象為一個(gè)二元組 ( t, o) ?？梢岳蒙Ⅻc(diǎn)圖識(shí)別來(lái)變化特征。8 定量分析預(yù)測(cè)? （ 1）時(shí)間序列分析法? （ 2）回歸預(yù)測(cè)? （ 3）非線性預(yù)測(cè)? （ 4）灰色預(yù)測(cè)模型 GM(1,1)? （ 5）組合預(yù)測(cè)9（ 1）時(shí)間序列分析法? 時(shí)間序列分析法的原始數(shù)據(jù)要求：1）在時(shí)間上具有連續(xù)性；2）數(shù)據(jù)之間的可比性；3）可以采取交叉預(yù)測(cè)。7 預(yù)言的基本方法? 預(yù)測(cè)方法一般有定性分析預(yù)測(cè)法和定量預(yù)測(cè)法。? 一旦建立了表示數(shù)據(jù)中固有模式和趨勢(shì)的模型，那么這個(gè)模型就可以成功地用于對(duì)未來(lái)時(shí)間的結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘第一章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘概述第二章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的分析第三章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)與實(shí)施第四章 信息分析的基本技術(shù)第五章 數(shù)據(jù)挖掘過程第六章 數(shù)據(jù)挖掘基本算法第七章 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘第八章 離群數(shù)據(jù)挖掘第九章 數(shù)據(jù)挖掘語(yǔ)言與工具的選擇第十章 知識(shí)管理與知識(shí)管理系統(tǒng)3第六章 數(shù)據(jù)挖掘基本算法? 分類規(guī)則挖掘? 預(yù)測(cè)分析與趨勢(shì)分析規(guī)則? 數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)算法? 數(shù)據(jù)挖掘的聚類算法? 數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計(jì)分析算法? 數(shù)據(jù)挖掘的品種優(yōu)化算法? 數(shù)據(jù)挖掘的進(jìn)化算法4 預(yù)測(cè)分析與趨勢(shì)分析規(guī)則? 預(yù)言的基本方法? 定量分析預(yù)測(cè)? 預(yù)測(cè)的結(jié)果分析? 趨勢(shì)分析挖掘5 預(yù)言的基本方法? 預(yù)言（ prediction）是一門掌握對(duì)象變化動(dòng)態(tài)的科學(xué)，它是對(duì)對(duì)象變動(dòng)趨勢(shì)的預(yù)見、分析和判斷，也是一種動(dòng)態(tài)分析方法。? 預(yù)言的目的是對(duì)未來(lái)未知變量的預(yù)測(cè)，這種預(yù)測(cè)是需要時(shí)間來(lái)驗(yàn)證的，即必須經(jīng)過一定時(shí)間后，才知道預(yù)言準(zhǔn)確性是多少。6 預(yù)言的基本方法? 預(yù)測(cè)的基本步驟：（ 1）確定預(yù)測(cè)目標(biāo)，包括預(yù)測(cè)對(duì)象、目的、對(duì)象范圍；（ 2）收集分析內(nèi)部和外部資料；（ 3）數(shù)據(jù)的處理及模型的選擇；（ 4）預(yù)測(cè)模型的分析、修正；（ 5）確定預(yù)測(cè)值。? 定性預(yù)測(cè)包括：集合意見法、用戶意見法（對(duì)象調(diào)查法）、員工意見法、專家評(píng)估法、類推法、判斷預(yù)測(cè)和目標(biāo)分解法等；? 定量預(yù)測(cè)方法包括 :情景分析法、時(shí)間序列分析法（移動(dòng)平均，指數(shù)平滑，季節(jié)系數(shù)， DOXTENKENS法）、因果分析法（線性，回歸，非線性模型：含生命周期法，經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型，灰色系統(tǒng)模型， 狀態(tài)轉(zhuǎn)移分析法，模擬法，系統(tǒng)模型）等。? 時(shí)間序列可劃為四種變化特征：趨勢(shì)性（ T）、季節(jié)性（ S）、周期性（ C）、不規(guī)則性（ I）。? 時(shí)間序列分析法一般有：簡(jiǎn)單平均、移動(dòng)平均、加權(quán)移動(dòng)平均、指數(shù)平滑、一元線性回歸、相關(guān)比例推算。其中 ： t 為時(shí)間變量 。由此 ， 對(duì)于時(shí)間序列可以給出如下定義： 時(shí)間序列 R 是一個(gè)有限集 { ( t1 , o1 ) , ( t2 , o2 ) , ?, ( tn, on) } , 滿足 ti ti + 1 ( i = 1, 2, ?, n 1) 。針對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)的挖掘就是時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘。11（ 1）時(shí)間序列分析法? 時(shí)間序列挖掘的任務(wù)? 時(shí)間序列相似性搜索；? 時(shí)間序列聚類；? 時(shí)間序列分類；? 時(shí)間序列相關(guān)規(guī)則提取與模式分析；? 海量時(shí)間序列可視化；? 時(shí)間序列預(yù)測(cè)。12（ 2）回歸預(yù)測(cè)? 一元線性回歸（趨勢(shì)外推）： Y= a0+ a1X? 多元回歸 (因果關(guān)系 )： Y=a0+a1X1+a2X2+ …+ anXn? 系數(shù)用最小二乘法確定系數(shù)： a0, a1,… ,an13（ 3）非線性預(yù)測(cè)? Y=A+BLOG(X)? Y=1/(A+BEXP(X)? Y=1/(A+BX)? Y=X/(A+BX)? Y=AX^B， (A0)? Y=AEXP(BX)， (A0)? Y=AEXP(B/X) ， (A0)? Y=AEXP(BX^2)， (A0)? 將以上模型進(jìn)行線性處理再轉(zhuǎn)化為一元回歸模型。它既包含大量的已知信息，也包含大量的未知信息與非確知信息。? 白色系統(tǒng)是指一個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)部特征是完全已知的，即系統(tǒng)的信息是完全充分的。? 既含有已知信息又含有未知的、非確知的信息的系統(tǒng)，稱為灰色系統(tǒng)?；疑到y(tǒng)理論，是由我國(guó)著名學(xué)者鄧聚龍先生于 80年代初首創(chuàng)的一種系統(tǒng)科學(xué)理論。? 灰色預(yù)測(cè)法是一種對(duì)含有不確定因素的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法。16（ 4）灰色預(yù)測(cè)模型? 灰色預(yù)測(cè)通過鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢(shì)的相異程度，即進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行生成處理來(lái)尋找系統(tǒng)變動(dòng)的規(guī)律，生成有較強(qiáng)規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列，然后建立相應(yīng)的微分方程模型，從而預(yù)測(cè)事物未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的狀況。 17（ 4）灰色預(yù)測(cè)模型? 灰色預(yù)測(cè)的類型 ① 灰色時(shí)間序列預(yù)測(cè)：用觀察到的反映預(yù)測(cè)對(duì)象特征的時(shí)間序列來(lái)構(gòu)造灰色預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來(lái)某一時(shí)刻的特征量，或達(dá)到某一特征量的時(shí)間。 ③ 系統(tǒng)預(yù)測(cè)：通過對(duì)系統(tǒng)行為特征指標(biāo)建立一組相互關(guān)聯(lián)的灰色預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)系統(tǒng)中眾多變量間的相互協(xié)調(diào)關(guān)系的變化。 18（ 4）灰色預(yù)測(cè)模型?