灰色预测模型GM（1,1）是一种在灰色系统理论基础上建立的预测模型。它可以对具有不完整信息、具有不确定性的数据进行预测，并具有较高的精度。在实际应用中，GM（1,1）模型已被广泛应用于经济预测、环境预测、农业和医疗等领域。此外，GM（1,1）模型还有很多改进的版本和扩展，如GM（2,1）模型、GM（1,n）模型等。通过对灰色预测模型GM（1,1）的研究和应用，可以为相关领域提供较为精确的预测和决策支持。
暂无评论
在matlab实现灰色预测GM(1,1).函数可自己决定x1加权均值的权值。修改程序,可以求出精确解,也可以自己设置解的精度。返回符号表示的精确解,六位精度预测和相对误差均值,级比偏差值
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
用MATLAB实现基于灰色理论的GM(1,1)
文中综合分析了灰色GM(1,1)模型在建筑工程领域中存在的问题,从原始序列、初始值、背景值等方面对其进行优化,建立了改进的灰色模型以对高层建筑施工变形监测进行预测。结果表明,改进后模型的预测结果与实测
基数法在建立灰色模型GM(1,1)中的理论分析和实际应用,吕政涛,,原始数列基数化处理后形成新变数列,由此所建立的灰色模型与传统的灰色模型相比,可以有效地减小原始数列的计算残差,显著地提高
%下面程序是灰色模型GM(1,1)程序二次拟合和等维新陈代谢改进预测程序,matlab6.5 ,使用本程序请注明，程序存储为gm1.m %x = [5999,5903,5848,5700,7884
针对频发的道路交通事故,以2009—2013年影响山东省道路交通事故严重程度的交通事故发生次数、死亡人数、受伤人数、财产损失4个指标的统计数据为原始数据,建立了灰色GM(1,1)道路交通事故预测模型。
GM(1,1)预测matlab程序，亲测可行，直接调用GM11函数，其中x为预测的原始数据矩阵，n为要预测的数目
灰色模型预测代码，MATLAB，常用于疾病趋势预测
论文研究-灰色系统GM(1,1)模型适用范围拓广.pdf, 研究了灰色系统ＧＭ（１，１）模型在建模过程中由于原始数列乘以不等于零的常数对模型值及预测值的影响，得出ＧＭ（１，１）模型完全适用于负数据序列
暂无评论