灰色预测是什么意思
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解决时间 2021-01-04 15:30
- 提问者网友：趣果有间
- 2021-01-04 00:33
灰色预测是什么意思
最佳答案
- 五星知识达人网友：山有枢
- 2021-01-04 00:49
问题一：灰色预测的条件是什么？？ 灰色预测是灰色系统理论的数学应用，其数学基础，从根本上区别于传统数学预测模型，典型传统数学预测模型，就是那些基于统计数据的数理模型，如一元线性回归、多元回归、Logistic等。
这些统计模型对给定数据采取自变量与因变量相对应的简单处理方式，也就是说，先行假定这些量及其数据之间具有这样一些形式的对应关系，采用数学方式表达这种形式关系，就是统计回归模型。但是，灰色预测模型则认为，量及其数据同其他量及数据之间、甚至一个量的多个序列数据值之间所具有的关系，并不必然显现为那种明确的统计回归关联，而是总带有内部联系，而这种联系又并不能确定无疑地表达出来，而只能表达出这种联系在数据上呈示给我们的那种数列关系，于是，这种呈示出来的关系，其实已经是该量多个数据值内部发生关系所产生出来的结果
所以，要列出这些数据值之间的关系，就并不是无隐藏的统计关系，而应该是隐含着原因在结果数据值之中的那种关系，那也就是微分方程，其实这也是微分方程的实际意义。灰色预测的数据理论基础，简而言之，集成了中等数学中的数列理论、高等数学中的微分方程、线性代数、数理统计等理论。在近年来，灰色预测的发展还体现在以上那些数学理论基础与最新人工智能算法、进化算法、生物仿生算法的相融合上，具体而言，已经涉及到较深的研究领域了。问题二：灰色预测的特点 对于一个模糊系统来说，传统的预测方法就会失去作用。处理模糊预测问题的数学方法是模糊数学。模糊数学的基础是模糊集合论，而模糊集合是普通集合的扩展。美国学者l.a.zadeh教授建立的模糊集合论，为模糊预测理论与方法的研究奠定了理论基础。它用简捷有力的方法处理复杂系统，在某种程度上弥补了经典数学与统计数学的不足。问题三：灰色预测的分类 ①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。②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。③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。④拓扑预测；将原始数据作曲线，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。问题四：灰色预测的应用 在预测应用上，如气象预报、地震预报、病虫害预报等，国内学者做出了许多有益的研究。问题五：灰色预测法的介绍 灰色预测是就灰色系统所做的预测。所谓灰色系统是介于白色系统和黑箱系统之间的过渡系统。问题六：灰色预测的建模步骤 a、建模机理b、 把原始数据加工成生成数；c、 对残差（模型计算值与实际值之差）修订后，建立差分微分方程模型；d、 基于关联度收敛的分析；e、 gm模型所得数据须经过逆生成还原后才能用。f、采用“五步建模（系统定性分析、因素分析、初步量化、动态量化、优化）”法，建立一种差分微分方程模型gm(1,1）预测模型。 令 x(0)=(x⑴，x⑵，…，x(n)) 作一次累加生成， k x(k)= ∑x(m) 消除数据的随机性和波动性 m=1 有 x=(x⑴，x⑵，…，x(n)) =(x⑴，x⑴+x⑵，…，x(n-1)+x(n)) x可建立白化方程：dx/dt+ax=u 即gm(1,1).该方程的解为： x(k+1)=(x⑴-u/a)exp()+u/a其中：α称为发展灰数；μ称为内生控制灰数 1、残差模型：若用原始经济时间序列建立的GM（1，1）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。2、GM（n，h）模型：GM（n，h）模型是微分方程模型，可用于对描述对象作长期、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序列x(0)(t)，并有 x(0)(t)>0，即可用GM模型对系统进行描述。问题七：进行灰色预测要经过哪些步骤?为什么要先对数据进行处理? 进行灰色预测，首先要鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，再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来预测事物未来发展趋势的状况。
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是为了弱化原始时间序列的随机性。灰色系统常用的数据处理方式有累加和累减两种。问题八：灰色预测模型能预测什么样的数据 一般是需要线性的
定基比有这个定义的问题九：灰色预测和时间序列分析在预测时的异同 第一：预测的概念 预测就是在事情发生以前，分析过去、现在的变化，对未来发展的可能性作出估计和推测，以指导人们的行动。 第二：经济预测的类型 1、定性经济预测： 定性经济预测是在数据资料掌握不多的情况下，依靠人的经验和分析能
这些统计模型对给定数据采取自变量与因变量相对应的简单处理方式，也就是说，先行假定这些量及其数据之间具有这样一些形式的对应关系，采用数学方式表达这种形式关系，就是统计回归模型。但是，灰色预测模型则认为，量及其数据同其他量及数据之间、甚至一个量的多个序列数据值之间所具有的关系，并不必然显现为那种明确的统计回归关联，而是总带有内部联系，而这种联系又并不能确定无疑地表达出来，而只能表达出这种联系在数据上呈示给我们的那种数列关系，于是，这种呈示出来的关系，其实已经是该量多个数据值内部发生关系所产生出来的结果
所以，要列出这些数据值之间的关系，就并不是无隐藏的统计关系，而应该是隐含着原因在结果数据值之中的那种关系，那也就是微分方程，其实这也是微分方程的实际意义。灰色预测的数据理论基础，简而言之，集成了中等数学中的数列理论、高等数学中的微分方程、线性代数、数理统计等理论。在近年来，灰色预测的发展还体现在以上那些数学理论基础与最新人工智能算法、进化算法、生物仿生算法的相融合上，具体而言，已经涉及到较深的研究领域了。问题二：灰色预测的特点 对于一个模糊系统来说，传统的预测方法就会失去作用。处理模糊预测问题的数学方法是模糊数学。模糊数学的基础是模糊集合论，而模糊集合是普通集合的扩展。美国学者l.a.zadeh教授建立的模糊集合论，为模糊预测理论与方法的研究奠定了理论基础。它用简捷有力的方法处理复杂系统，在某种程度上弥补了经典数学与统计数学的不足。问题三：灰色预测的分类 ①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。②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。③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。④拓扑预测；将原始数据作曲线，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。问题四：灰色预测的应用 在预测应用上，如气象预报、地震预报、病虫害预报等，国内学者做出了许多有益的研究。问题五：灰色预测法的介绍 灰色预测是就灰色系统所做的预测。所谓灰色系统是介于白色系统和黑箱系统之间的过渡系统。问题六：灰色预测的建模步骤 a、建模机理b、 把原始数据加工成生成数；c、 对残差（模型计算值与实际值之差）修订后，建立差分微分方程模型；d、 基于关联度收敛的分析；e、 gm模型所得数据须经过逆生成还原后才能用。f、采用“五步建模（系统定性分析、因素分析、初步量化、动态量化、优化）”法，建立一种差分微分方程模型gm(1,1）预测模型。 令 x(0)=(x⑴，x⑵，…，x(n)) 作一次累加生成， k x(k)= ∑x(m) 消除数据的随机性和波动性 m=1 有 x=(x⑴，x⑵，…，x(n)) =(x⑴，x⑴+x⑵，…，x(n-1)+x(n)) x可建立白化方程：dx/dt+ax=u 即gm(1,1).该方程的解为： x(k+1)=(x⑴-u/a)exp()+u/a其中：α称为发展灰数；μ称为内生控制灰数 1、残差模型：若用原始经济时间序列建立的GM（1，1）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。2、GM（n，h）模型：GM（n，h）模型是微分方程模型，可用于对描述对象作长期、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序列x(0)(t)，并有 x(0)(t)>0，即可用GM模型对系统进行描述。问题七：进行灰色预测要经过哪些步骤?为什么要先对数据进行处理? 进行灰色预测，首先要鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，再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来预测事物未来发展趋势的状况。
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是为了弱化原始时间序列的随机性。灰色系统常用的数据处理方式有累加和累减两种。问题八：灰色预测模型能预测什么样的数据 一般是需要线性的
定基比有这个定义的问题九：灰色预测和时间序列分析在预测时的异同 第一：预测的概念 预测就是在事情发生以前，分析过去、现在的变化，对未来发展的可能性作出估计和推测，以指导人们的行动。 第二：经济预测的类型 1、定性经济预测： 定性经济预测是在数据资料掌握不多的情况下，依靠人的经验和分析能
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