GM(1,1)模型MATLAB代码,包含残差检验,级比偏差检验,后验差检验。
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,
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
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信息技术不断的进步,现实世界中需要处理的数据已由单一的数值型逐渐转变成由数值、文本、符号等类型构成的混合型数据。与现存大量的面向数值型数据的聚类算法相比,能有效处理混合型数据的聚类算法相对较少。为此,
对象全序化是基于优势关系的信息系统的一个重要内容,形式概念分析提供了对象排序的一个自然平台,然而传统的形式概念分析不能用来处理具有优势关系的属性。在优势概念格的基础上,对对象全序化方法进行了研究。基于
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论文研究-SEA方法及其在$C^3I$系统效能分析中的应用(Ⅲ)——监视模型.pdf,
针对SEA方法的要求,提出了评估
