基于GM(1,1)模型的南京市物流量预测,包莉丽,胡正华,区域物流量的科学预测对合理规划物流园区的建设规模意义重大。本文建立GM(1,1)模型,对南京市的物流量进行了预测。经检验,预测模�
以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的,应用灰色系统理论,建立了预测矿井瓦斯涌出量的灰色系统GM(1,1)模型,并对其不断优化,再采用后验差检验对预测模型的结果进行了判断。实例表明,该模型的计算精度符合工
利用遗传算法作为优化工具对基于灰数带及灰数层的区间灰数预测模型中的参数进行优化提取.首先,利用变权均值生成思想取代非偏生成,将区间灰数转化为实数序列;然后,对此实数序列进行建模.在优化过程中,选取区间
GM(1,1)预测,还有配有实例,能更好的对一组数据做出预测,是智能体中比较好的预测模型。
利用灰色GM(2,1)模型理论建立了数学模型,对国投新集刘庄煤矿171302工作面进行了瓦斯涌出量预测。结果表明预测值与实际值之间的最大相对误差为8%,最小相对误差为0.09%,平均相对误差为4.64
用MATLAB实现灰色预测GM_1_1_模型
将改进GM(1,1)模型和趋势预测法相结合,设计一种组合预测模型,并将其应用于能源消费预测中,通过实际预测检验了组合预测模型的有效性与实用性。研究发现,组合预测模型在预测精度上优于单项预测模型,因此这
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
基于灰色GM(1,1)模型的兰州市旅游生态足迹研究,汪建航,秦学敏,可持续发展的旅游业既要顾及现时游客及旅游地区的需要,同时亦要保障和增加未来的发展机会。为达到这个目标,在管理资源时便须同
灰色预测模型代码,二次拟合预测GM(1,1)模型
