灰色預測用什麼軟件?
有什麼軟件可以應用灰色預測模型
灰色關聯分析軟件GM
哪一個軟件可實現灰色模型預測
灰色關聯分析軟件GM
灰色預測的應用
在預測應用上，如氣象預報、地震預報、病蟲害預報等，國內學者做出了許多有益的研究。
matlab做灰色預測，用下面的程序怎麼做？
最後幾行改兩個地方就可以了：
for i=1:n+11 %計算數據估計值的累加數列，如改為n+1為n+m可預測後m-1個值
ago(i,:)=(x(1,:)-alpha(2,:)/alpha(1,:))*exp(-alpha(1,:)*(i-1))+alpha(2,:)/alpha(1,:);
end
var(1場:)=ago(1,:)
for i=1:n+10%如改n為n+m-1，可預測後m-1個值
var(i+1,:)=ago(i+1,:)-ago(i,:); %估計值的累加數列的還原，並計算出下一預測值
end
灰色預測的條件是什麼？？
灰色預測是灰色系統理論的數學應用，其數學基礎，從根本上區別於傳統數學預測模型，典型傳統數學預測模型，就是那些基於統計數據的數理模型，如一元線性迴歸、多元迴歸、Logistic等。
這些統計模型對給定數據採取自變量與因變量相對應的簡單處理方式，也就是說，先行假定這些量及其數據之間具有這樣一些形式的對應關係，採用數學方式表達這種形式關係，就是統計迴歸模型。但是，灰色預測模型則認為，量及其數據同其他量及數據之間、甚至一個量的多個序列數據值之間所具有的關係，並不必然顯現為那種明確的統計迴歸關聯，而是總帶有內部聯繫，而這種聯繫又並不能確定無疑地表達出來，而只能表達出這種聯繫在數據上呈示給我們的那種數列關係，於是，這種呈示出來的關係，其實已經是該量多個數據值內部發生關係所產生出來的結果
所以，要列出這些數據值之間的關係，就並不是無隱藏的統計關係，而應該是隱含著原因在結果數據值之中的那種關係，那也就是微分方程，其實這也是微分方程的實際意義。灰色預測的數據理論基礎，簡而言之，集成了中等數學中的數列理論、高等數學中的微分方程、線性代數、數理統計等理論。在近年來，灰色預測的發展還體現在以上那些數學理論基礎與最新人工智能算法、進化算法、生物仿生算法的相融合上，具體而言，已經涉及到較深的研究領域了。
有大神能幫忙用matlab軟件做GM(1.1)灰色預測嗎？ 20分
第一組數據，預測2010-2015年的值
2010 0.0495265145611443
2011 0.0500349983509087
2012 0.050548702693072
2013 0.0510676811865275
2014 0.0515919879804586
2015 0.0521216777799994
相對誤差
0
2.00323906921688
2.89291599461445
2.69245923684742
1.7081000539995
4.57903501745005
0.118210300460757
4.50922732661378
3.90791640519246
2.53837322148977
擬合精度R^2 =
0.473830319716443
第二組數據，預測2010-2015年的值
2010 0.130233046320128
2011 0.126989068481233
2012 0.123825894958267
2013 0.120741512994733
2014 0.117733959969928
2015 0.114801322150116
相對誤差
0
2.20007837288174
7.13697829681412
3.17637396795105
6.77460548226224
8.8718646925963
0.990320713551103
1.42289708274684
2.2328876746562
5.74460645872838
擬合精度R^2 =
0.650159138036478...
如何用excel實現灰色預測步驟
你好
參考如下
wenku.baidu.com/...35NCwe
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誰有灰色馬爾可夫和灰色模糊馬爾可夫模型預測軟件？
可以啊 不過好像沒有現成的軟件, 大家一般都是用數學軟件或高級語言自己寫程序的 我正在MATLAB下編寫一個Grey system的函數庫, 我想其他的網友也做過類似的工作吧. 灰色模型的MATLAB求解代碼應該很容易找到吧....
求大神用matlab軟件做GM（1.1）灰色預測 20分
結果：第 2013 年估值： 230109第 2014 年估值： 242828第 2015 年估值： 256250第 2016 年估值： 270414第 2017 年估值： 285361代碼：% Purpose:% 解答網友 岑風吟 提出的問題：“求大神用matlab軟件做GM（1.1）灰色預測”% Record of revision:% Date: 7月14日 Programmer: Neymar87 Description of change: 第一版% Define variables:% x0 --original data% x1 --running sum of x0，that is x1(k)=x0(1) + x0(2) + ... + x0(k)% z1 --generated mean sequence of x1, that is z1(k)=.5(x(k)+x(k-1))% Y, B --dummy variables to calculate coefficients a,b for% M(1,1) Grey Model% a,b --coefficients proposed by M(1,1) Grey Model, and we have:% x0(k)+a*z1(k)=b% 清理運算環境，輸入原始數據 x0 clear;x0=[134025,137668,137204,144973,145043,154557,162325,174164,176489,187401,216457,225913];% 計算 dummy variable -- x1x1=zeros(1,12);for i=1:12for j=1:ix1(i)=x1(i)+x0(j);endend% 計算 dummy variable -- z1z1(1)=0;for i=2:12z1(i)=.5*x1(i)+.5*x1(i-1);end% 計算 dummy variables -- Y, BY=x0(2:end)';B=[-z1(2:end)' ones(11,1)];result=inv(B'*B)*B'*Y;result=result';% 由 Y, B，計算coefficients a, ba=result(1);b=result(2);% 根據M(1,1)微分公式，計算估計值% 岑風吟：% 考慮到原題目給出的都是整數，所以對結果進行四捨五入操作。如果你要保留小數，把% disp(...) 的 round 去掉即可。for i=1:5prediction=(x0(1)-b/a)*exp(-a*(12+i-1))*(1-exp(a));disp(['第 ' num2str(2012+i) ' 年估值： ' num2str(round(prediction))])end希望能幫助你。也希望你能採納！