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灰色预测和ARIMA模型是常用的时间序列预测方法,用于对含有不确定因素的系统进行预测。灰色预测通过关联分析和生成处理,建立微分方程模型来预测未来发展趋势。ARIMA模型则基于自回归移动平均模型进行预测
煤矿井下防尘用水量是矿井防尘供水管网优化设计和可靠性评价的基础参数,分析实测防尘用水量,发现用水量周期性变化规律,进而预测下一周期的防尘用水量,对于矿井防尘供水水源规划、供水优化调度、供水系统改造、评
基于matlab灰色模型GM(1,1)预测数据,通过对已知数据进行处理,预测出新的数据,然后对比其结果,求出误差,已经对结果进行后验差检验,从而来判断预测准确性。
使用LSTM预测铁路客运时间序列,代码在tensorflow1.3上调试运行通过,解决了网络相关资源的一些坑(很多资源不是tensorflow的版本太旧就是数据与铁路客运数据不太匹配,难以直接运行测试
标题:php-holt-forecast: 用于指数平滑(HOLT)的包装PHPphp-holt-forecast是一个用PHP编写的库,专门用于实现指数平滑法(HOLT)的预测算法。指数平滑是一种
针对振荡幅度大的小样本振荡序列预测问题, 构建灰色区间预测模型. 首先对原始序列的上下界序列直接建立非等间隔GM(1,1)模型, 得到取值包络带的上下包络曲线以描述系统发展的边界; 然后给出原始序列区
灰色预测,非常有用且简单的方法,容易掌握,本文章给出一种不等时距的模型。
压缩包内含有main.exe, 该程序可实现如下一些功能: 灰序列生成, 灰色关联分析, 灰色聚类分析, 灰色预测, 灰色决策分析等.
灰 色 预 测 模 型 GM (1,1)
灰色理论认为系统的行为现象尽管是朦胧的,数据是复杂的,但它毕竟是有序的,是有整体功能的。灰数的生成,就是从杂乱中寻找出规律。同时,灰色理论建立的是生成数据模型,不是原始数据模型,因此,灰色预测的数据是
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