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[书籍资源] GM(1,1)模型的基本使用步骤(个人整理啦)

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杨在发        

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    发表于 2012-8-30 09:18 |只看该作者 |倒序浏览
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    1.做一阶累加,形成生成数据序列
    8 N! F: e% H  E2 ^7 t" Y5 S9 ?
    3 u5 M. B# C& C则相应的灰微分方程:  |# J) B' L6 J- w; Q' m
    ,此方程即为GM(1,1)的数值类型,式中a,u为待定系数,其中a为发展灰度,u为内生控制灰度。
    . e, S9 [2 [; R2.求参数a和u
    - h/ y6 J9 D/ W3 ?; K- f- C; {对微分方程进行离散化得关于a和u的超定方程组:: R: I$ N( [% Q) H, T1 }; f
    - M& H/ T% \" Q; g! f
    利用最小二乘法求超定方程得:6 |: A$ c- ]+ g6 h7 {* M1 ]- e

    ) G) C& ^2 z0 T8 ^$ Q! n# m; q' P+ d ………; k' \% \; D2 y7 a5 U, P0 d, L4 }
    3.:建立生成数据序列模型: `: D# i/ I9 r3 D) i5 m  Y
    将上面的参数代入上述的微分方程,求解微分方程得到GM(1,1)的灰色预测模型为:" @" r0 C7 g6 i2 q3 j
    . Z, c, {9 b$ I* L, Q* a
    4.建立原始数据序列模型,即由累减生成原始数据序列 的模拟序列值:7 \. s0 o+ E$ K0 q, G# k
    ; C3 }3 r" a" d3 e/ l( `  a0 o+ q

    1 O# F0 {1 c/ [6 `' t
    % y% Q9 c/ [# Q" a, `) w6 _/ h这里   是原始排污量数据序列   的拟合值,   是原始排污量数据序列的预测值。' I0 }! d" R$ R' f
    根据上述方法用MATLAB软件得到参数a=-0.0550   ,u= 162.4114 把参数代回微分方程的排污量的灰色预测模型为:  ~+ ^- {" e* _( [- \
        ( h' G9 s+ R. d
    对10个原始排污量数据的模拟模型为:) ?+ G- }1 M. v7 ]9 T$ {
    " g; h6 h/ @1 q4 [: K9 X! A- {
       # [4 t- z, V2 c2 e; P" t& D
    模型的优点:(1)少数据性(2)良好地时效性(3)较强的系统性和关联性,他将研究对象作为一个发展变化的系统,可对事物发展态势进行量化比较分析,其动态过程能反应系统已知信息和未知信息相互影响、相互制约的系统特征,并能揭示系统内涵的本质联系(4)建模精度高,可保持原系统的特征,能良好的反应系统的实际情况。7 f/ g& @8 `$ _, l. `9 P. n
    zan
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