GM(1_1)模型建立与预测方法

运用运筹方法研究预测的很好课件，这是我遇到的一个所有课件中最好的，

灰色预测GM（1,1）模型的C#代码，可以在此基础上改进预测的原始数据，是做数据预测的很好范例

隧道围岩收敛变形改进GM(1,1)预测模型研究，文建华，卢菁，为了有效地提高隧道围岩变形预测精度，对传统GM(1,1)预测模型进行了改进。改进模型通过对原始监测数据列优化重构，降低了量测误差�

针对风电出力的随机性及间歇性，采用灰色理论建立灰色预测一威布尔风速分布组合模型，并对威布 1 尔风速分布参数进行了求解，根据实际地形下风电场风速数据准确预测了风电场的风速分布及有效风电出 力密度，进而

本文针对经济预测数据少，作用机理复杂的特点，利用灰色GM(1,1)模型时间序列预测理论对中国经济收缩年份、过热年份、经济周期3个经济运行要素进行建模预测，并分析了该预测模型在经济预测中的应用。

简述现有桩基沉降预测方法存在的不足,结合桩基沉降的特点,引入灰色预测GM(1,1)模型,建立基于灰色GM(1,1)模型的单桩及群桩沉降预测研究模型,并给出其建模的原理及建模的过程。最后,通过工程实例,

数学建模要的灰箱理论 用于不是完整信息的统计分析 附有源代码和基本的讲解

自己写的一个基于灰色系统的预测模型，fortran，用来作时间序列的预测，内有测试数据，是一个完整的可执行项目。供学习灰色理论和作时间序列预测的人员参考。

在建立灰色GM(1，1)拟合方程的过程中又引入了微分方程的数值算法，使模型更加能够与微分方程有效对接因而大大地提高了模型与系统微分方程之间的逼近程度。

合理、科学地对煤炭消费进行预测可为能源政策的制定提供参考,借鉴非线性回归技术,将改进的GM(1,1)模型应用于中国煤炭消费的预测,并进一步预测了2016年~2020年中国的煤炭消费。结果表明:改进后的