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用改进灰色预测GM（1,1）模型对图像灰度值进行处理
用改进灰色预测GM（1,1）模型对图像灰度值进行处理
GM，灰色预测
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2012-03-17
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用改进灰色预测GM（1,1）模型对图像灰度值进行处理
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基于matlab灰色模型GM(1，1)预测数据
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5星 · 资源好评率100%
基于matlab灰色模型GM(1，1)预测数据,通过对已知数据进行处理，预测出新的数据，然后对比其结果，求出误差，已经对结果进行后验差检验，从而来判断预测准确性。
灰色GM(1,1 )预测模型的改进 (2009年)
浏览：45
在对灰色GM(1,1)预测模型的不足进行了分析后,认为在对累加序列的拟合中,由k得到的离散解与累加序列之间存在较大误差,进而影响了模型的精度;所以提出了对k进行修正来提高预测精度,通过增加参数β,用梯度法求出β得到新的预测模型;最后将新模型应用到我国化学纤维产量建模中,应用实例表明了本文提出的方法比之原有模型有较好的精度,由此拓宽了GM(1,1)预测模型的适用范围。
灰色预测GM（1,1）模型matlab程序
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GM（1,1）灰色预测模型 y=input('请输入数据 ');%输入数据请用如例所示形式：[48.7 57.17 68.76 92.15] n=length(y); y0=ones(n,1); y0(1)=y(1); for i=2:n y0(i)=y0(i-1)+y(i); end
灰色理论中改进GM模型 matlab 程序
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灰色理论中的内容，改进的模型程序,对原有的模型在时间相应函数等方面进行的改进，比原有的预测精度要高
修正残差的GM(1,1)模型Matlab代码
浏览：152
使用matlab，优化GM（1,1）算法，得到修正后的序列
基于改进GM(1,1)模型的能源消费预测研究
浏览：160
合理、科学地对能源消费进行预测可为能源政策的制定提供参考,借鉴非线性回归技术,建立了2000年~2015年中国能源消费的非线性GM(1,1)模型,进一步采用改进的GM(1,1)模型预测了2016年~2020年中国的能源消费。结果表明:改进后的模型精度更高、误差更小,进一步验证了模型的有效性和合理性。
GM(1,1)模型代码
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灰色理论的微分方程型模型称为GM模型，G表示grey(灰)，M表示Model(模型)．GM(1，N)表示1阶的，N个变量的微分 方程型模型．而GM(1，1)则是1阶的， 1个变量的微分方程型模型。
灰色预测模型代码
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灰色预测模型GM（1，n）模型的matlab源代码，包括预测模型的建立，以及模型的精度检验指标c,p的计算。 灰色预测模型GM（1，n）模型的matlab源代码，包括预测模型的建立，以及模型的精度检验指标c,p的计算。
Matlab【预测模型-灰度预测】基于灰色模型GM模型实现地区PM2.5的预测 未发博客.zip
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1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作
改进灰色GM(1,m)模型在变压器故障预测中的应用
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针对灰色模型在预测变压器故障时对波动数据序列的预测误差较大的问题,提出了一种灰色GM(1,m)预测模型改进方案:对原始数据序列进行处理,使其具有更好的指数规律,以满足预测模型对光滑性的要求;对处理过的原始数据序列进行灰关联度分析,以得到各变量之间的关系;优化预测模型的背景值并用其建模;采用等维新息模型预测数据。采用改进的灰色GM(1,m)模型预测某变压器油中7种特征气体的体积分数,所得预测数据的平
改进灰色GM(1,1)模型在煤炭消费预测中的应用
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根据灰色系统理论构建并优化了灰色GM(1,1)预测模型,应用模型对我国煤炭消费总量进行拟合和预测。该模型通过减少数据受到的冲击扰动,以适应中长期预测。经检验,该模型具有较好的精度,预测结果反映出的煤炭消费发展趋势,可为今后制定煤炭发展战略提供参考。
改进的灰色 GM(1,1 )模型在滑坡预测中的应用 (2008年)
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滑坡形成机制复杂其变形受多种因素影响,具有相当的模糊性和灰色不确定性,因而利用灰色预测模型对滑坡进行预 测将是一条有效的途径 。在介绍了灰色预测的基本原理及其精度检验方法后,针对传统灰色GM(1,l)模型中背景值的取法,提 出了一种自动寻优定权的改进措施,通过实例对比分析,表明其预测精度将得到有效提高 。
粒子群优化算法优化灰色预测模型GM(1,1)+matlab源代码
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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...
Improved-GM(1-1).rar_改进 灰色预测_改进GM_改进灰色模型_改进灰色预测_经济模型
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改进的灰色预测模型,简单实用，可用于经济预测及其他预测问题，预测精度高
GM_1_1_模型的改进及其应用
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GM(l，)l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，...
基于改进灰色GM模型的边坡变形预测
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基于改进灰色GM模型的边坡变形预测，杨允，，在高边坡开挖过程中，通过监测可以得到大量位移监测数据，利用这些监测数据时间序列建立非线性模型来预测高边坡开挖变形可以取得
【灰度预测】基于灰色模型GM模型实现地区PM2.5的预测附matlab代码 上传.zip
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灰色模型GM(1,1)程序二次拟合和等维新陈代谢改进预测程序
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%下面程序是灰色模型GM(1,1)程序二次拟合和等维新陈代谢改进预测程序,matlab6.5 ,使用本程序请注明，程序存储为gm1.m %x = [5999,5903,5848,5700,7884];gm1(x); 测试数据 %二次拟合预测GM(1,1)模型 function gmcal=gm1(x)
Orange-Fruit-Recognition-Using-Image-Segmentation:为了识别橙色水果，使用了边缘检测和颜色检测方法。 对于这种方法，我使用了图像分割。 输入图像是在不同照明条件下捕获的桔子的图像，并使用图像分割来检测图像的颜色。 用Python完成的实现。 在该系统中，用户将输入橙色图像。 模型会将图像从RGB转换为灰度图像以进行进一步处理
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橙果识别的图像分割 为了识别橙色水果，使用了边缘检测和颜色检测方法。 对于这种方法，我使用了图像分割。 输入图像是在不同照明条件下捕获的桔子的图像，并使用图像分割来检测图像的颜色。 用Python完成的实现。 在该系统中，用户将输入橙色图像。 模型会将图像从RGB转换为灰度图像以进行进一步处理。
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
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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
GM（1，1).rar_GM_灰色_灰色模型_灰色模型预测_灰色预测
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灰色预测模型。可以用来做灰色预测，亲测可用。。。。。。。。。。。。。
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文章深入了解了GM(1,1)模型的内容和原理,提出了一种改进该模型的方法,研究灰色状态马尔柯夫模型和对预测值确定的影响,通过选取2003年~2010年我国煤炭生产量来对比传统和改进后GM(1,1)模型的预测误差率和精度。...
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buaasuozi
2013-05-16
程序有些简陋，不过可以学习学习
amylcx2009
2019-08-01
基本的一维序列GM（1，1）模型，与图像无关。
huangsc907
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