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网络安全态势模糊优化GM(1,1)预测方法，傅彦铭，陈攀，网络安全态势预测属于网络安全态势感知过程的重要阶段。诸多方法已经被提出并应用来预测网络安全态势。而灰色理论中的方法是针对
灰色理论预测基础知识，标准的GM(1,1)模型及一个实例。
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论文研究-动态Poisson模型及Bayes预测.pdf, 给出了观测值服从ｐｏｉｓｓｏｎ分布的动态ｐｏｉｓｓｏｎ模型。通过假设自然参数与状态参数之间的线性关系ηｔ＝Ｆｔθｔ，并利用共轭分布给出了ｐｏ
论文研究-灰色GM(2)模型.pdf, 对灰色建模的机理及缺陷进行了讨论及分析．对于变化幅度较大的序列，建立了新的预测模型，为实际应用提供了切实可行的方法．
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基于GM(1,1)的数列预测，对于初学GM(1,1)的人很有用哦
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
根据煤自燃的基本规律,在煤自然发火实验基础上建立煤自燃煤体温度的灰色GM(1,1)模型,基于GM(1,1)模型建立了优化GM(1,1)模型,并对煤火温度进行预测。采用MATLAB数学软件进行编程模拟计
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