灰色预测模型-灰色预测模型及其应用.pdf

灰色预测模型及其应用灰色预测模型(GrayForecastModel)是通过少量的、不完全的信息,,制定发展战略和政策、进行重大问题的决策时,,借助于科学的方法对其未来的发展趋势和状况进行描述和分析,、建模、预测、(如回归分析等),,常造成较大误差,,运算方便,建模精度高,在各种预测领域都有着广泛的应用,。二十几年来,引起了不少国内外学者的关注,得到了长足的发展。目前,在我国已经成为社会、经济、科学技术在等诸多领域进行预测、决策、评估、规划控制、系统分析与建模的重要方法之一。特别是它对时间序列短、统计数据少、信息不完全系统的分析与建模,具有独特的功效,。。,我们将称信息完全未确定的系统为黑色系统;。(1)用灰色数学处理不确定量,使之量化.(2)充分利用已知信息寻求系统的运动规律.(3):(1)数列预测,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)灾变与异常值预测,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)季节灾变与异常值预测,即通过灰色模型预测灾变值发生在一年内某个特定的时区或季节的灾变预测。(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。(5),预测系统中众多变量间的相互协调关系的变化。、处理过程,我们将了解到,有了一个时间数据序列后,如何建立一个基于模型的灰色预测。.【】设原始数据序列x(0){x(0)(1),x(0)(2),,x(0)(N)}{6,3,8,10,7}对数据累加xx(1)(1)(0)(1)6,xxx(1)(2)(0)(1)(0)(2)639,xxxx(1)(3)(0)(1)(0)(2)(0)(3)63+817,xxxxx(1)(4)(0)(1)(0)(2)(0)(3)(0)(4)63+8+1027,xxxxxx(1)(5)(0)(1)(0)(2)(0)(3)(0)(4)(0)(5)63+8+10+7(1){6,9,17,27,34}归纳上面的式子可写为ixi(1)(){()1,2,}x(0)jiLNj1称此式所表示的数据列为原始数据列的一次累加生成,(1)(1)(0)(1).将上述例子中的xx(0),(1)、,,(1).