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
合理、科学地对能源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,建立了2000年~2015年中国能源消费的非线性GM(1,1)模型,进一步采用改进的GM(1,1)模型预测了2016年~2
深入介绍灰色预测GM(1,1)算法在MATLAB中的完整代码实现，以及运行结果的详细分析。本文包含主程序代码和关键指标R2_gm、MSE_gm、RMSE_gm、MAPE_gm、MAD_gm的解释，帮助
灰色GM(1,1)模型误差分析及误差修正模型研究，陈鹏宇，，首先介绍了灰色GM(1,1)建模机理，然后基于指数序列建模，从理论上分析灰色GM(1,1)模型预测指数序列产所生的相对误差特性，并基于Mat
是有关于灰色模型的课题,里面讲到了很多关于灰色模型的知识,以及预测方法,可以帮助大家了解和学习
灰色预测，数学建模比赛参考资料，非常有用！很多人都看过
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：
利用MATLab编程软件编写代码，解决类似灰色预测模型的具体数学问题
多变量的灰色预测模型，用于预一个以上的变量，从系统的角度考虑
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