灰色模型 lingo

以灰色关联决策理论为基础, 分析经典灰色关联决策方法的优缺点. 从两曲线相邻点间多边形面积的角度度量曲线在距离上的接近性和几何形状的相似性, 提出以被选方案与理想方案间两相邻点的多边形面积作为关联系数

详细介绍了灰色模型建立的过程和模型评价方法，并且给出了多个例题和详细的解答。

资源一共含一个PPT, 内容涉及对基础的灰色预测模型GM(1, 1)的建模原理, 建模步骤, 以及应用GM(1, 1)进行销售额预测, 交通事故次数预测, 城市火灾发生次数预测, 灾变与异常值预测(

灰色模型预测代码，MATLAB，常用于疾病趋势预测

灰色关联分析模型研究进展,刘思峰,蔡华,本文对灰色关联分析模型的研究进展进行了系统梳理。从早期基于点关联系数的灰色关联分析模型,到基于整体或全局视角的广义灰色关

灰色预测模型是一种常用的预测方法，可以在不完全数据和不确定性条件下进行预测分析。本文从理论基础、模型构建、应用案例等方面对灰色预测模型进行深入解析，并结合实际应用场景，探讨了其在经济、环境、教育等领域

如何使用Python实现灰色预测模型，以及示例中使用的输入和预测数据。此外，文章还讲解了如何根据需要修改输入和输出的格式和数据。如果你想学习如何使用Python进行预测分析，本文会给你带来一些启发。

摘 要 随着我国房地产市场的不断升温，其伴随的相关产业也红火起来，例如新兴了一些研究机构对房产造价评估，价格走势预测等。要达到这些目的都要用到数学模型来进行量化。

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

针对接近灰色关联模型的一些不足, 提出了新型灰色接近关联模型和基于面板数据的灰色接近关联模型. 基于接近性特点, 构建了反映折线拟合程度的相对面积, 以此定义新型灰色接近关联系数, 得到接近关联度模型