灰色预测中的GM(n,h)模型预测流程步骤

好的，我来回答你的问题。

GM(n,h) 模型是灰色预测模型中的一种，用于对时间序列的趋势进行预测。其预测流程步骤如下：

1. 累加生成序列：对原始序列进行累加，得到一个新序列。累加后的序列称为 1-AGO 序列。

2. 构建矩阵：将 1-AGO 序列中的数据按照滑动窗口的方式分组，构建出一个矩阵。

3. 参数估计：利用矩阵进行参数估计，得到灰色模型的参数。

4. 模型检验：对估计得到的灰色模型进行检验，检查模型的合理性。

5. 模型预测：利用已经估计好的模型，对未来的数据进行预测。

以上就是 GM(n,h) 模型预测流程的基本步骤。需要注意的是，不同的灰色模型预测流程可能会有所不同，但是基本的思路是相似的。

相关问题

gm1n灰色预测模型matlab

灰色GM(1,N)模型是一种用于描述多个变量之间关系和发展的预测模型。该模型以自变量的发展动态为基础，将因变量表现为自变量的函数，以达到预测观察对象的目的。在MATLAB中，可以通过以下步骤实现该模型的预测：

1. 读取数据：使用xlsread函数读取数据文件，将需要预测的因变量存储为A，自变量存储为x0。

2. 紧邻均值生成序列：根据原始数据计算紧邻均值生成序列Z，其中Z(i)为xi(1)的紧邻均值。

3. 原始数据累加：使用双重循环将原始数据一次累加，得到xi(1)的值。

4. 构建GM(1,N)模型：根据公式建立GM(1,N)模型，其中a为常数项，b为参数向量。

5. 预测值计算：使用模型参数计算预测值F，其中F(k)为第k年的预测值。

6. 还原原序列：将预测值与前一年的预测值做差，得到还原原序列的预测数据G。

7. 绘制图表：使用plot函数将真实值和预测值绘制成曲线图，以展示预测结果。

下面是MATLAB代码示例：

clc;
clear all;

[num] = xlsread('C:\Users\Administrator\Desktop\G(1,n)\2011-2018 年地铁运营事故原因因素数据.xlsx')';
A = num(:, 1)';
x0 = num(:, 2:10)';
[n, m] = size(x0);
AGO = cumsum(A);
T = 1;
x1 = zeros(n, m, T);

for k = 2:m
    Z(k) = (AGO(k) - AGO(k-1)) / 2;
end

for i = 1:n
    for j = 1:m
        for k = 1:j
            x1(i, j) = x1(i, j) * x0(i, k);
        end
    end
end

x11 = x1(:, 1:m);
X = x1(:, 2:m)';
Yn = A;
Yn(1) = [];
Yn = Yn';
Z = Z(:, 2:m);
B = [-Z', X];
C = ((B' * B) \ (B' * Yn))';
a = C(1);
b = C(:, 2:n-1);

F = [];
F(1) = A(1);
u = zeros(1, m);

for i = 1:m
    for j = 1:n
        u(i) = u(i) + (b(j) * x11(j, i));
    end
end

for k = 2:m
    F(k) = (A(1) - u(k) / a) * exp(-a * (k-1)) + u(k) / a;
end

G = [];
G(1) = A(1);

for k = 2:m
    G(k) = F(k) - F(k-1);
end

t1 = 2011:2011+m-1;
t2 = 2011:2011+m-1;

plot(t1, A, 'bo--');
hold on;
plot(t2, G, 'r*-');
title('G（1,N）预测结果');
xlabel('年份');
ylabel('事故数量');
legend('真实值', '预测值');

如果需要使用灰色GM(1,N)模型进行预测，可以按照上述步骤将数据导入MATLAB并运行代码即可。需要注意的是，根据具体需求，你可以根据自己的数据进行调整，以获得更准确的预测结果。

gm灰色预测模型原理

嗨！gm灰色预测模型是一种非线性、非统计的时间序列预测方法，它广泛应用于短期预测、趋势分析和决策支持系统中。该模型的原理基于“灰色系统理论”，它认为在现实世界中，很多系统都是由两个部分组成：一个是影响系统发展的主导因素（称为“灰色因素”），另一个是受主导因素影响但难以准确描述的次要因素（称为“白色因素”）。

gm灰色预测模型的核心思想是通过建立灰色微分方程来描述系统的动态演化过程。具体步骤如下：

1. 建立原始数据的累加生成序列：对原始数据进行累加运算，得到累加生成序列。

2. 采用一阶或二阶累加生成序列构建灰色微分方程：根据累加生成序列的特点，选择适当的灰色微分方程模型（一阶或二阶模型），并利用已知数据进行参数估计。

3. 求解灰色微分方程得到预测结果：利用已有的数据和估计得到的参数，求解灰色微分方程，得到未来时间点的预测结果。

4. 检验和优化预测结果：通过检验预测结果与实际观测值之间的误差，对模型进行优化。

总的来说，gm灰色预测模型通过将主导因素和次要因素分离，并利用已有数据建立灰色微分方程，从而实现对系统未来发展趋势的预测。它适用于数据量较小、数据变化规律不明显、无法建立精确的统计模型的情况。希望这个回答对你有所帮助！如果你还有其他问题，可以继续问我。