灰色预测_精品文档PPT文档格式.ppt
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回总目录回本章目录灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。
灰色预测是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预则，就是对在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程进行预测。
（2）灰色预测法回总目录回本章目录灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。
回总目录回本章目录灰色预测法用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。
回总目录回本章目录（3）灰色预测的四种常见类型灰色时间序列预测即用观察到的反映预测对象特征的时间序列来构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。
畸变预测即通过灰色模型预测异常值出现的时刻，预测异常值什么时候出现在特定时区内。
回总目录回本章目录系统预测通过对系统行为特征指标建立一组相互关联的灰色预测模型，预测系统中众多变量间的相互协调关系的变化。
拓扑预测将原始数据做曲线，在曲线上按定值寻找该定值发生的所有时点，并以该定值为框架构成时点数列，然后建立模型预测该定值所发生的时点。
回总目录回本章目录二、生成列为了弱化原始时间序列的随机性，在建立灰色预测模型之前，需先对原始时间序列进行数据处理，经过数据处理后的时间序列即称为生成列。
回总目录回本章目录累加累加是将原始序列通过累加得到生成列。
灰色系统常用的数据处理方式有累加和累减两种。
（1）数据处理方式回总目录回本章目录累加的规则:
将原始序列的第一个数据作为生成列的第一个数据，将原始序列的第二个数据加到原始序列的第一个数据上，其和作为生成列的第二个数据，将原始序列的第三个数据加到生成列的第二个数据上，其和作为生成列的第三个数据，按此规则进行下去，便可得到生成列。
回总目录回本章目录记原始时间序列为：
生成列为：
上标1表示一次累加，同理，可作m次累加：
回总目录回本章目录对非负数据，累加次数越多则随机性弱化越多，累加次数足够大后，可认为时间序列已由随机序列变为非随机序列。
一般随机序列的多次累加序列，大多可用指数曲线逼近。
回总目录回本章目录累减将原始序列前后两个数据相减得到累减生成列累减是累加的逆运算，累减可将累加生成列还原为非生成列，在建模中获得增量信息。
一次累减的公式为：
回总目录回本章目录三、关联度关联度分析是分析系统中各因素关联程度的方法，在计算关联度之前需先计算关联系数。
（1）关联系数设则关联系数定义为：
回总目录回本章目录式中：
为第k个点称为分辨率，00.950.800.700.70C0.350.500.650.65好合格勉强合格不合格回总目录回本章目录10.3GM（1,1）残差模型及残差模型及GM（n,h）模型模型一、残差模型若用原始经济时间序列模型检验不合格或精度不理想时，要对建立的GM（1，1）模型进行残差修正或提高模型的预测精度。
修正的方法是建立GM（1，1）的残差模型。
建立的GM（1,1）回总目录回本章目录二、GM（n，h）模型GM（n，h）模型是微分方程模型，可用于对描述对象做长期、连续、动态的反映。
从原则上讲，某一灰色系统无论内部机制如何，只要能将该系统原始表征量表示为时间，并有（N表示自然数集），即可用GM模型对系统进行描述。
，序列回总目录回本章目录
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