注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 数学建模 灰色系统 灰色系统分析用于预测模型

  2. 灰色系统课件，介绍灰色系统原理和使用方法，灰色系统分析用于预测模型

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-03
    • 文件大小：133kb
    • 提供者：wxxin8866

  1. 数学建模——灰色预测模型

  2. 一、 GM（1，1）模型的建立 GM表示灰色理论的灰微分方程模型。GM（1，1）即一阶一个变量的灰微分方程模型。 GM（1，1）预测模型是最常用的一种灰色动态预测模型，其建模原理是：

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-06
    • 文件大小：110kb
    • 提供者：cjiajia129

  1. GM（1，1）模型的建立

  2. GM表示灰色理论的灰微分方程模型。GM（1，1）即一阶一个变量的灰微分方程模型。 GM（1，1）预测模型是最常用的一种灰色动态预测模型，其建模原理是： 设有一组原始序列：

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-07-29
    • 文件大小：110kb
    • 提供者：hualiu163

  1. GM_1_1_模型的改进及其应用

  2. GM(l，)l模型是灰色系统理论中应用最广泛的一种灰色动态预测模型，该模 型由一个单变量的一阶微分方程构成。它主要用于复杂系统某一主导因素特征值 的拟合和预测，以揭示主导因素变化规律和未来发展变化态势。然而，在实践中 发现，此模型的拟合或预测效果有时好，有时出现很大偏差，甚至完全失效。通 过分析GM(l，)l模型的建模原理可以发现两个问题:()l灰色预测模型从本质上 可认为是指数预测模型，因此其预测精度与被预测对象的递变规律以及数据序列 的光滑度有关;(2)灰色微分拟合法建立的离散拟合方程是一

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2012-03-27
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：lilu1001

  1. 地表水质监测模型中的几种人工智能方法

  2. 重点对地表水质预测模型的几种人工智能方法进行了评述 具体说明了BP神经网络水质预测模型、地表水COD灰色预测模型,时间数列预测方法及WASP5模型系统等方法的原理和特点，并提出地表水质预测模型WASP5与GIS系统集成的趋势，建立水质自动监测系统是我国水质现状和社会发展的需要，并分析了发展水质自动检测系统的方法及可行性。

  3. 所属分类：电子政务

    • 发布日期：2012-06-07
    • 文件大小：137kb
    • 提供者：huanghaijun2010

  1. 灰色预测模型

  2. 简要介绍灰色预测模型，简单易懂，包含基本原理、类型、建模步骤及实例

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-03-17
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u014171485

  1. 灰色系统理论及其应用

  2. 有关灰色系统理论及其应用的详细的原理介绍及具体的matlab代码实现，很适合初学者使用，及有关工程人员参考；其中包括了灰色系统概论、数据变换技术和关联分析、优势分析、累加生成数、累减生成数、均值生成数、灰色模型GM及其白化型、灰色预测、灾变预测等；其中还包括了SARS 疫情对某些经济指标影响模型、道路交通事故灰色 Verhulst 预测模型、GM(2,1)和 DGM 模型等具体原理详解及附有详细matlab代码；很适合初学者使用，及有关工程人员参考

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-03-23
    • 文件大小：321kb
    • 提供者：wddcg

  1. 灰色预测模型

  2. 详细讲解了灰色预测模型的原理和方法，便于快速理解灰色预测模型

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-04-01
    • 文件大小：38kb
    • 提供者：qq_27062683

  1. 灰色及其改进模型

  2. 灰色预测及其改进，里面叙述了GM（1,1）及其改进详细原理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-01-31
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_26547287

  1. 灰色预测模型实现原理

  2. 灰色预测模型的原理、建模计算、检验和案例，帮助大家更好理解灰色预测模型建模使用。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-10-04
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_43021644

  1. 基于灰色GM(1,1)模型的成都市大气污染物浓度预测

  2. 基于灰色系统理论的预测原理和方法,在城市大气污染物浓度预测中应用了灰色GM（1,1）模型。该模型通过了残差检验和后验差检验,检验结果均在允许范围内,模型精度较高。采用该模型对成都市2018-2022年大气污染物SO2、NO2、PM10、PM2.5年均浓度进行了灰色预测。预测结果显示,成都市未来五年环境空气质量将持续好转,但NO2和PM2.5的年均浓度仍然较高,NO2及颗粒物污染防治仍是成都市未来五年大气污染治理的重点。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于MATLAB的灰色预测模型的实现

  2. 基于MATLAB的灰色预测模型的实现，赵宏伟，张霖，本文首先对灰色GM(1,1)预测模型的基本建模方法、数据处理原理及其算法核心思想进行了详细深入的讲解和讨论，同时为了定量化的对预�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-29
    • 文件大小：440kb
    • 提供者：weixin_38621638

  1. 灰色—马尔可夫链模型在股市预测中的应用

  2. 灰色—马尔可夫链模型在股市预测中的应用，王礼霞，，根据灰色预测模型和马尔可夫预测思想，将灰色GM（1，1）预测模型结合马尔可夫链状态转移，阐述灰色—马尔可夫链模型原理并将此模�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-30
    • 文件大小：176kb
    • 提供者：weixin_38659805

  1. 基于改进GM(1,1)灰色模型的煤炭产量预测与分析

  2. 文章深入了解了GM(1,1)模型的内容和原理,提出了一种改进该模型的方法,研究灰色状态马尔柯夫模型和对预测值确定的影响,通过选取2003年~2010年我国煤炭生产量来对比传统和改进后GM(1,1)模型的预测误差率和精度。实践证明基于改进灰色数学模型预测出来的煤炭产量十分接近实际产量,误差值远小于采取传统GM(1,1)计算出来的数值,实用价值和参照价值极高。

  3. 所属分类：其它

  1. 白化方程优化和新信息的一类灰色模型

  2. 针对灰色系统理论中灰色预测模型预测方面,传统模型仅限于对近似齐次指数规律序列进行建模的不足,对原始序列为近似非齐次指数规律的情形,得到一类灰色NGM(1,1,K)模型,通过对NGM(1,1,K)模型中的白化方程进行优化的方法,同时利用灰色系统的新信息原理优化时间响应函数,建立了一种改进的灰色NGM(1,1,K)预测模型.实例结果表明,该改进模型具有较高的预测和拟合精度,推广了灰色预测模型的适用范围.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-02
    • 文件大小：607kb
    • 提供者：weixin_38737335

  1. 矿井瓦斯涌出量建模预测

  2. 针对矿井瓦斯涌出量影响因素复杂,数据序列波动性较大,灰色GM(1,1)预测模型精度低,本身存在一定缺陷的特点,将自记忆性原理引人灰色系统理论,建立了矿井瓦斯涌出量预测的灰色自记忆预测模型。经在韩城下峪口煤矿应用表明,该模型具有预测精度高,稳定性好的特点。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-26
    • 文件大小：187kb
    • 提供者：weixin_38587924

  1. 基于灰色BP-NN优化组合的PM2.5预测

  2. 针对传统的BP神经网络模型无法有效表达时间序列数据中存在的历史特征的缺陷，提出利用灰色预测原理具备发现事物历史变化规律性的优势来解决BP神经网络预测模型的这一弱点，最后得到的灰色BP-NN优化组合模型具备了更高的预测精度。实验采用中国气象站2018年1月至2月北京市10个监测点的PM2.5质量浓度及其对应的每小时的空气污染物浓度、气象因子建立神经网络预测模型，并采用灰色预测算法对神经网络模型进行改进，改进后的结果为：在系统误差上有了较大的降低，同时预测结果与实测结果之间的拟合程度更好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：68kb
    • 提供者：weixin_38693528

  1. 灰色预测模型原理与应用实例

  2. 资源一共含一个PPT, 内容涉及对基础的灰色预测模型GM(1, 1)的建模原理, 建模步骤, 以及应用GM(1, 1)进行销售额预测, 交通事故次数预测, 城市火灾发生次数预测, 灾变与异常值预测( 每个例子无代码, 但有详细计算过程).

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-12-06
    • 文件大小：668kb
    • 提供者：qq_44261017

  1. 基于多维灰色预测的堤坝安全监测模型

  2. 传统的水工混凝土结构裂缝安全监测模型只考虑水压、温度和时间等因素,不考虑裂缝自身的参数。根据断裂力学原理,针对裂纹深度和初始开合度,分析裂缝张开位移(COD)的影响因素。由于裂缝的深度和初始开合度不易检测和测量,存在多个相互影响和关联的变量,采用多维灰色预测模型(MGM),建立裂缝的异常诊断模型,对裂缝的突变和渐变进行预测,从而建立改进的安全监测模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：392kb
    • 提供者：weixin_38692928

  1. 基于WNN-GNN-SVM组合算法的变压器油色谱时间序列预测模型

  2. 分析了小波神经网络(WNN)、灰色神经网络(GNN)、支持向量机(SVM)预测方法的原理，利用粒子群优化(PSO)算法对这3种基本预测方法进行了结构参数优化。将WNN、GNN、SVM与PSO-BP算法进行组合，推导得出了组合预测模型最优权系数的计算方法，并优化了组合预测模型拓扑结构参数。算例分析结果表明：经过PSO算法优化后，WNN、GNN、SVM预测模型的预测精度得到了提高，其组合模型较单一模型有更高的预测精度。

  3. 所属分类：其它

« 12 »