应用灰色预测模型进行实时的区间预测。
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针对区间灰数灰色预测问题,考虑区间灰数序列可能的4种情形,运用余切函数变换对不同情形的区间灰数序列分别进行处理,分别建立区间灰数的灰色预测模型,从而将灰色数据变换技术的应用范围扩展到区间灰数预测领域.
论文研究-灰色预测模型在铁路运营指标预测中的应用.pdf, 本文应用灰色系统理论的原理建立了S分局货物周转量及其它指标的灰色预测模型,并取得了良好的预测效果。同时,在大量计算的基础上,本文对GM(1,
灰色预测模型本资源的名字是灰色预测主要是通过使用MATLAB通过编辑预测步骤以及相关的代码然后根据实际数据进行预测.
原始的灰色预测模型GM(1,1),最原始的预测模型源码,其中包含注释,通俗易懂。代码中包含计算误差等一系列的计算,包括计算ab的值,总之很全面
运行程序,然后输入第T个预测值,即实际数后第一个预测值,则输入1
灰色神经网络模型预测冰箱订单数量，数据文件data.mat中矩阵X为36行6列，第一列为订单数，2-6列为需求趋势、市场份额、售价、缺货情况和分销商等属性。
基于矿井涌水量序列具有灰色和分形的特征,建立R/S灰色预测模型,以克服R/S方法无法进行定量预测以及灰色模型对于随机波动大的长时间序列预测效果差的缺点。以成庄煤矿为例,针对2008年1月—2013年1
用MATLAB编写的基于灰色预测理论的源代码，非常简洁、实用
数学建模的灰色预测模型，Matlab代码+课件，特全
GM（1,1）灰色预测模型y=input('请输入数据');%输入数据请用如例所示形式：[48.757.1768.7692.15]n=length(y);y0=ones(n,1);y0(1)=y(1)
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