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灰色幂模型预测
灰色幂模型预测
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灰色幂模型可用于金融，经济等方面的预测，是传统灰色模型的改进形式，我上传的是其预测模型的MATLAB代码
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含有时间幂次项的灰色预测模型病态特性
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<p>为了准确揭示含时间幂次项灰色预测模型的解在系统原始特征序列存在微小扰动下的变化规律, 对该模型背景值和时间幂系数在不同取值下的系数矩阵谱条件数值进行分类计算. 研究结果表明, 一般情况下该模型不存在严重病态性. 研究结论认为, 在系统建模预测过程中, 该模型的预测值不会因系统原始特征序列存在一定误差而产生显著振荡现象.</p>
基于傅立叶级数的小样本振荡序列灰色预测方法
浏览：23
<p>针对现有灰色模型不能适用于小样本振荡序列预测的问题, 提出了基于傅立叶级数的小样本振荡序列灰色预测方法. 首先对原始序列建立GM(1,1) 幂模型以描述系统行为的总体趋势; 然后利用傅立叶级数提取模型的残差序列所包含的周期性振荡规律, 并以二者之和构成新的时间响应函数; 最后以平均误差最小化为目标, 建立非线性优化模型求解最优参数. 应用实例表明, 该方法能够有效地提高灰色模型对
基于函数cos（xα）变换的灰色模型及其在变压器油中气体浓度预测的应用 (2013年)
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基于函数变换理论，采用函数COS（xα）（α≥1）变换建立了灰色预测模型，并从理论上证明该变换可以有效地提高离散数据序列的光滑度，且其光滑度比单纯的对数函数、三角函数、幂函数变换法更优。将建立的灰色预测模型用于变压器油中溶解气体浓度预测，其实例结果分析表明，该方法有效可行且预测精度较高。
论文研究-灰色预测模型拓广方法研究.pdf
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论文研究-灰色预测模型拓广方法研究.pdf, 利用函数 a- x (a 1 )对灰色预测模型的原始离散数据列 {x( 0 ) (k) }进行变换 ,提高了离散数据列的光滑度 ,拓宽了灰色预测模
灰色预测模型进一步拓广方法的研究 (2008年)
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提出了一种利用复合函数c-shx（c>1）对灰色预测模型的原始离散数据列{x（0）（k）}进行变换的方法。提高了离散数据列的光滑度，拓广了灰色预测模型的应用范围，并从理论上证明了该方法比“指数函数”法、“对数函数”法及“幂函数”法更有效。
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本
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