下面将主要从三方面进行大致讲解灰色预测概念及原理、灰色预测的分类及求解步骤、灰色预测的实例讲解。
一、灰色预测概念及原理:
关于所谓的“颜色”预测或者檢测等大致分为三色:黑、白、灰,在此以预测为例阐述
其中,白色预测是指系统的内部特征完全已知系统信息完全充分;黑色预測指系统的内部特征一无所知,只能通过观测其与外界的联系来进行研究;灰色预测则是介于黑、白两者之间的一种预测一部分已知,┅部分未知系统因素间有不确定的关系。细致度比较:白>黑>灰
灰色预测是通过计算各因素之间的关联度,鉴别系统各因素之间发展趋勢的相异程度其核心体系是灰色模型(Grey Model,GM)即对原始数据做累加生成(或者累减、均值等方法)生成近似的指数规律在进行建模的方法。
二、灰色预测的分类及求解步骤:
一阶微分方程只含有1个变量的灰色模型。适用于有较强指数规律的序列 |
适用于预测预测具有饱囷的S形序列或者单调的摆动发展序列缺陷。 |
2.求解步骤思维导图:
其中预测过程可能会涉及以下三种序列、白化微分方程、以及一系列检验由于大致都相同,仅仅是某些使用累加和累减而另外一些则使用累加、累减和均值三个序列的差别而已。于是下面笔者将对其进行归納总结再进行绘制思维导图帮助读者理解。
(1)原始序列(参考数据列):
(2)1次累加序列(1-AGO):
(4)均值生成序列:(这是对累加序列"(前一项+后一项)/2"得出的结果)
三、灰色预测的实例讲解:
1.使用GM(1,1)的预测检验“北方某城市1986年-1992年道路噪声交通 平均声级数据:”
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