灰度预测excel(灰色预测法)

1. 灰色预测法

这个文档很详细了，你可以看了以后代入自己的数值再计算。

2. 灰色预测法的优点弊端

根据方法本身的性质特点将预测方法分为三类。

1、定性预测方法

根据人们对系统过去和现在的经验、判断和直觉进行预测，其中以人的逻辑判断为主，仅要求提供系统发展的方向、状态、形势等定性结果。该方法适用于缺乏历史统计数据的系统对象。

2、时间序列分析

根据系统对象随时间变化的历史资料，只考虑系统变量随时间的变化规律，对系统未来的表现时间进行定量预测。主要包括移动平均法、指数平滑法、趋势外推法等。该方法适于利用简单统计数据预测研究对象随时间变化的趋势等。

3、因果关系预测

系统变量之间存在某种前因后果关系，找出影响某种结果的几个因素，建立因与果之间的数学模型，根据因素变量的变化预测结果变量的变化，既预测系统发展的方向又确定具体的数值变化规律。

3. 灰色预测法matlab详解

建模覆盖的内容很广，可以分为两大块：优化和统计，因此建模方法也可以由这两大块划分。

一.优化：

智能算法: 遗传算法，粒子群算法，模拟退火算法，蚁群算法...

基础优化算法: 目标规划，整数规划...

排队论

二.统计：

分类/聚类算法: k-means...

预测: 时间序列算法，灰色预测算法，指数平滑算法，

评价: 模糊综合评价，信息熵评价，粗糙集,数据包络分析，层次分析，

智能算法：神经网络，svm...

回归/拟合：多元线性拟合，最小二乘法

数据处理：小波变换

4. 灰色预测法的优缺点

灰色模型种类很多，使用灰色模型之前必须检验模型对数据的适用性。在震荡情况很明显的情况下，如果模型适用最好也不要做长期预测。

5. 灰色预测法适用范围

灰色预测法的优点弊，

预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法 。它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。它用等时间距离观测到的反应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，或者达到某一特征量的时间。优点：对于不确定因素的复杂系统预测效果较好，且所需样本数据较小。缺点：基于指数率的预测没有考虑系统的随机性，中长期预测精度较差。

6. 灰色预测法用什么软件

dps灰色处理，用的灰色关联分析方法和灰色预测方法。

7. 灰色预测法的步骤

灰色预测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。

其用等时距观测到的反应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。

8. 灰色预测法例题

GM(1,1)模型是灰色系统理论中应用最广泛的一种灰色动态预测模型,该模型由一个单变量的一阶微分方程构成。

它主要用于复杂系统某一主导因素特征值的拟合和预测,以揭示主导因素变化规律和未来发展变化态势。然而,在实践中发现,此模型的拟合或预测效果有时好,有时出现很大偏差,甚至完全失效。通过分析GM(1,1)模型的建模原理可以发现两个问题:(1) 灰色预测模型从本质上可认为是指数预测模型,因此其预测精度与被预测对象的递变规律以及数据序列的光滑度有关;(2) 灰色微分拟合法建立的离散拟合方程是一个近似差分方程,因而很难保证拟合方程与待拟合系统的微分方程严格近似,也就无法保证所建立的灰色模型的固有误差为无穷小量。本课题针对以上两个问题,尝试通过某些数学处理方法,从建模机理上着手对GM(1,1)模型进行改进,减小由于建模方法上的缺陷所造成的固有误差。主要工作为:(1) 对初始序列进行预处理,以改善其光滑性,在此基础上再进行建模:(2) 利用微分方程的数值解法来构建GM(1,1)模型,提高拟合方程与待拟合系统的微分方程之间的近似程度。

9. 灰色预测法的数学模型是

灰色预测法的优点弊，

预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法 。它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。它用等时间距离观测到的反应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，或者达到某一特征量的时间。优点：对于不确定因素的复杂系统预测效果较好，且所需样本数据较小。缺点：基于指数率的预测没有考虑系统的随机性，中长期预测精度较差。

10. 灰色预测法预测人口

灰色Verhulst模型是灰色系统理论的一个组成部分，Verhulst模型为单序列一阶非线性动态模型，是1837年德国生物学家Verhulst在研究生物繁殖规律时提出的。

灰色Verhulst模型的基本思想是生物个体数量是呈指数增长的，受周围环境的限制，增长速度逐渐放慢，最终稳定在一个固定值。该模型主要用来描述具有饱和状态的过程，即“S”型过程，常用于人口预测、生物生长、繁殖预测及产品经济寿命预测等。