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用MATLAB实现灰色预测GM_1_1_模型_唐丽芳
用MATLAB实现灰色预测GM_1_1_模型_唐丽芳
MATLAB
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用MATLAB实现灰色预测GM_1_1_模型_唐丽芳
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灰色理论使用MATLB实现
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灰色理论使用MATLB实现的源代码程序
matlab灰色系统理论多变量模型-MGM(1,n)
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灰色理论系统中,用于多变量建模的模型,能够实现多变量作用下变量间彼此之间的影响作用。
利用灰色理论进行数据预测GM(1,1)预测和残差GM(1,1)预测
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自己毕业时候编的一个利用灰色理论进行数据预测的软件 包括GM(1,1)预测和残差GM(1,1)预测
灰色理论matlab代码
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灰色理论matlab代码 灰色理论matlab代码 灰色理论matlab代码 灰色理论matlab代码 (Gray theory matlab code Gray theory matlab code Gray theory matlab code)
用MATLAB实现灰色预测GM_1_1_模型
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灰色GM(1,1)预测MATLAB程序
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MATLAB源程序,用于灰色GM(1,1)预测
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灰色理论认为系统的行为现象尽管是朦胧的,数据是复杂的,但它毕竟是有序的,是有整体功能的。灰数的生成,就是从杂乱中寻找出规律。同时,灰色理论建立的是生成数据模型,不是原始数据模型,因此,灰色预测的数据是通过生成数据的GM(1,1)模型所得到的预测值的逆处理结果。
GM(1,1)灰色预测模型
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GM(1,1)灰色预测模型的m文件源代码
灰色预测模型GM(1,1)
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灰 色 预 测 模 型 GM (1,1)
Matlab灰色预测模型GM(1_1)代码.zip_GM(1_1)_GM模型_matlab灰色模型_灰色 预测_灰色预测模型
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用MATLAB做灰色预测模型GM(1,1)
GM11.rar_matlab灰色模型_灰色 预测_灰色模型预测_灰色预测gm11_预测模型
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经典灰色预测模型,可用于各种需要灰色预测的模型
用MATLAB实现灰色预测GM11模型
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用MATLAB实现灰色预测GM11模型,详细讲解了用MATLAB做灰色预测GM11模型的步骤。
灰色预测模型[GM(1-1)]MATLAB通用性程序.zip_GM1-1预测数学模型_MATLAB预测_灰色模型预测_预测程序
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用于GM1-1预测数学模型的灰色预测通用程序
灰色预测[GM(1,1)_]MATLAB程序
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灰色预测[GM(1,1)_],是基于时间序列的价格预测。可以做短期价格预测。使用matlab编程。
灰色预测GM(1,1)(MATLAB代码)
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灰色预测GM(1,1)(MATLAB代码) 此为完整的代码, main为主程序 代码运行结果 R2_gm = 0.526551720086913 MSE_gm = 6616.11549985933 RMSE_gm = 81.3395076199711 MAPE_gm = 39.6399714913
灰色预测模型 GM(1,1)
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系统:由客观世界中相同或相似的事物和因素按一定的秩序相互关联、相互制约而成一个整体. 白色系统:具有充足的信息量,其发展变化的规律明显、定量描述方便、结构与参数具体. 黑色系统:一个系统的内部特性全部是未知的. 灰色系统:介于白\黑色系统之间的.即系统内部信息和特性是部分已知的,另一部分是未知的. 灰色系统分析建模方法:根据具体灰色系统的行为特征数据,利用数量不多的数据信息寻求相关各因素之
灰色预测模型,GM(1,1)
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4星 · 用户满意度95%
GM(1,1)灰色预测模型,用于长期预测使用,短期也有使用
用MATLAB实现灰色预测GM(1,1)模型.zip
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matlab函数箱.rar_灰色 预测_灰色预测 matlab_灰色预测模型_离散灰色预测
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离散灰色预测模型 %基于SDGM改进的离散灰色模型OMDGM
GM_灰色预测_matlab_GM(21)_GM(2_
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单输入的一阶微分和二阶微分灰色预测MATLAB代码(GM(2.1)设定预测期数为16期,可自行更改)
matlab函数箱.rar_GM非线性_Verhulst 拟合预测_grey forecast_灰色预测 matlab_灰色预测
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基于GM(1,1)的经典灰色预测拟合模型 是典型的非线性微分动态模型,适用于非单调摆动发展序列或饱和 S 形序列
Matlab灰色预测模型GM(1_1)代码
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用MATLAB的灰色预测GM(1,1)模型.zip_tomorrowl65_灰色模型_灰色预测_灰色预测 matlab
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针对多组向量数据,即矩阵数据的灰色预测分析程序,MATLAB程序,调用函数即可使用
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灰色预测模型。可以用来做灰色预测,亲测可用。。。。。。。。。。。。。
灰色预测模型GM(1,n) Matlab程序
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%%本例为GM(1,n)模型,运行过程中需要输入三个变量(向后预测数据个数,两个属性变量) %T为向后预测的数据个数 %输入每一个预测值对应的两个自变量的值,本例测试数据为: %T=1,x1=400,x2=500;(若T=2,则要输入两...
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