灰色预测模型-介绍与运用

本文参考了2篇论文,并给出了具体matlab实现。并附有论文。 本文采用最后的预测效果前50数据预测后面10个数据。效果如文件夹中result.jpg所示。 本文仅仅提供入门级别的实现方法。 可以通过

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

摘要：文章讨论了多变量灰色预测模型的建模方法及其算法思想，得到了多变量灰色预测模型的检验方法。为了简化模型求解，给出多变量灰色预测模型的MATLAB 程序实现。通过应用实例说明算法程序的应用和效果。

%%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

基于矿井涌水量序列具有明显的随机性和灰色特征,建立涌水量GM(1,2)预测模型,以克服灰色GM(1,1)模型对于随机波动大的长序列预测效果差的缺点。以王行庄煤矿为例,针对2012年7月至2013年12

基于matlab语言自己编写灰色模型算法，可以用于在数据量小的情况下对数据进行预测，里面是自己随机定义的数据，已经调通，可以运行。