灰色预测模型实现原理

用MATLAB实现灰色预测GM_1_1_模型_唐丽芳

近期灰数预测主要关注无分布信息和均匀分布区间灰数预测. 基于灰朦胧集演化思想, 研究在不确定信息广泛存在的正态分布背景下, 正态分布区间灰数序列的灰色预测问题. 首先, 通过正态分布随机函数实现区间灰

针对灰色预测模型的仿真拟合问题展开研究,运用系统动力学方法,针对GM(1,1)模型、DGM模型、NDGM模型等3种灰色预测模型进行系统动力学分析,研究了这3种模型的拟合预测效果。结果表明,GM(1,1

针对老采空区残余沉降序列波动性较大、传统灰色模型预测效果差的不足,建立了残余沉降的多变量离散灰色预测模型(DGM(2,2)),取阶次为2以适应残余沉降的波动变化,选择残余沉降值作为沉陷系统的主行为因子

本文对于灰色系统的预测模型进行了简单介绍，并对其存在的缺点进行了改进，提出了新的模型，最后通过实例证明该方法的有效性

%%本例为GM（1，n)模型，运行过程中需要输入三个变量(向后预测数据个数，两个属性变量) %T为向后预测的数据个数 %输入每一个预测值对应的两个自变量的值，本例测试数据为： %T=1，x1=400,

在实际工程中,可以采用灰色理论来预测小导管注浆效果的变化。但是一般的灰色模型在预测的时候有一定的局限性,通过使预测值的总的相对残差达到最小的分量作为灰微分方程的第i个值。这样的改进使数据的各个信息得到

论文研究-灰色预测模型的问题讨论.pdf,

为了准确掌握矿山的沉降变化规律,预测沉降发展趋势,提出一种采用灰色模型进行矿区沉降预测的方法。结合沉降观测实例,采用灰色模型精度检验和数理统计的F分布两种方法对灰色模型的预测结果进行检验和分析。结果表

孟加拉巴拉普库利亚煤矿位于孟加拉国西北部,为一独立的半断陷冈瓦纳群含煤盆地。该矿主采的Ⅵ煤层为特厚煤层,煤层均厚36m。受矿井水文地质条件等因素影响,目前仅在南翼采区进行开采。根据煤矿Ⅵ煤一分层开采2