改进GM_2_1_模型的MATLAB实现及其应用.pdf

GM(1，1)模型的改进与应用及其MATLAB实现的开题报告.pdf GM(1，1)模型的改进与应用及其MATLAB实现的 开题报告一、选题背景 GM（1，1）灰色预测模型是一种基于灰色系统理论的预测模型，具有建模简单、适用范围广、预测结果精度高等优点，在经济、管理、科学、技术等领域得到了广泛应用。然而，该模型存在一些问题，如误差较大、误差波动较大等缺点，因此需要对该模型进行改进，提高其预测精度和应用范围。二、研究目的本课题旨在对GM（1，1）模型进行改进，提高其预测精度和应用范围，并利用MATLAB软件实现改进模型的计算过程，在实际数据中进行应用和验证。三、研究内容 1.对GM（1，1）模型进行改进，提出新的模型（如GM（1，k）模型）。

2024-10-28 约1.29千字 2页立即下载

GM(1,1)模型及其Matlab实现GM(1,1)模型及其Matlab实现.doc 灰色系统预测GM(1,1)模型及其Matlab实现 三天三夜72小时：读懂题目-》查找文献资料-》选择题目-》重查找文献资料-》精读其中几篇-》查找资料的资料。。。。在数学建模中常常会遇到数据的预测问题，有些赛题中，预测占主导地位，例如： 2003年A题 SARS的传播问题； 2005年A题长江水质的评价和预测问题； 2006年B题艾滋病疗法的评价及疗效的预测问题； 2007年A题中国人口增长预测问题。有些问题则是需要在求解的过程中进行预测，如2009年D题 “会议筹备”对与会人数的确定等。参考资料：《灰色系统理论及

2017-12-14 约5.97千字 15页立即下载

GM渊1袁1冤改进模型及其应用.PDF 断块油气田 15 卷 2 期 FAULT-BLOCK OIL GAS FIELD 2008 年3 月文章编号 1005-8907 渊2008 冤02-06 1-03 GM 渊1袁1冤改 模型及其应用

2017-06-22 约2.74万字 3页立即下载

GM(1-1)模型的Matlab实现(范例2).docx GM〔1，1〕模型的MATLAB实现 摘要本文介绍了灰色预测模型的根本原理，并在其根底上利用MATLAB软件进行实现，给出相应的MATLAB算法。并通过实例检验MATLAB算法的正确性与通用性。关键词模型；灰色系统；MATLAB； 1引言 1.1灰色预测理论根本介绍灰色系统是指系统论中一局部信息是的，但另一局部信息是未知的，系统内各因素间有不确定的关系。而灰色预测模型是灰色系统理论的重要内容之一，其中灰色模型是邓聚龙教授在1982年提出的一种新的模型计算方法，被广泛应用于农业、工业、医学、军事、经济、交通、生态等许多科学领域，解决了许多领域中的复杂实践问题。且对于杂乱无章表征数据，灰色预测

2025-05-08 约5.74千字 14页立即下载

灰色系统预测GM(1-1)模型及其Matlab实现.doc 灰色系统预测GM(1,1)模型及其Matlab实现 预备知识 (1)灰色系统白色系统是指系统内部特征是完全已知的；黑色系统是指系统内部信息完全未知的；而灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统，灰色系统其内部一部分信息已知，另一部分信息未知或不确定。 (2)灰色预测灰色预测，是指对系统行为特征值的发展变化进行的预测，对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行的预测，也就是对在一定范围内变化的、与时间序列有关的灰过程进行预测。尽管灰过程中所显示的现象是随机的、杂乱无章的，但毕竟是有序的、有界的，因此得到的数据集合具备潜在的规律。灰色预测是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统进行预测。

2018-06-12 约5.39千字 9页立即下载

用MATLAB实现灰色预测GM_1_1_模型.pdf Journal of Cangzhou Teachers’College Jun 用 MATLAB 实现灰色预测 GM(1，1)模型 1 2 2 唐丽芳，贾冬青，孟庆鹏

2019-06-29 约1.46万字 3页立即下载

GM(1-1)模型中的MATLAB程序.doc GM〔1,1〕模型中的MATLAB程序一、GM〔1,1〕模型的建立：〔1〕、一次累加生成序列的MATLAB命令： X0=[1423402005009008004909804631100]; X1(1)=X0(1) X1= 142 fork=2:10 X1(k)=X1(k-1)+X0(k) end X1=1424826821182208228823372435248155915 、由一次累加生成序列紧邻均值生成的的MATLAB命令： X0=[1423402005009008004909804631100]; X1(1)=X0(1); fork=2:10 X1(k)=X1(k-1)+X0(k)

2025-05-18 约2.15千字 4页立即下载

GM(1,1)模型的改进和应用的开题报告.pdf GM(1,1)模型的改进和应用的开题报告 1.研究背景 GM(1,1)模型是一种基于灰色系统理论的预测模型，广泛应用于经济、环境等领域的预测和决策分析中，具有较好的精度和可靠性。近年来，随着灰色系统理论的不断发展和应用需要的不断增加，对GM(1,1)模型进行改进和应用的研究也得到了越来越多的关注。 2.研究目的本研究旨在通过对GM(1,1)模型的改进，提高其在预测和决策分析中的精度和可靠性，应用于各领域中的经济、环境等问题中，为实际生产、决策提供科学依据。 3.研究内容本研究主要内容包括以下几个方面： (1)GM(1,1)模型的原理及其应用领域分析； (2)GM(1,1)模型的改

2024-10-30 约小于1千字 2页立即下载

灰色多变量GM_1_N_幂模型及其应用_王正新.pdf 第卷第期系统工程理论与实践，年月 — ：文章编号：中图分类号文献标志码：

2017-07-24 约3.26万字 7页立即下载

改进的GM（1，1）模型在中长期负荷预测中的应用.pdf

2018-09-02 约小于1千字 8页立即下载

非等步长灰色GM（1，1）模型及其建筑物沉降预测中的应用.pdf 第 4期矿山测量 No．4 2008年 lO月 MINE SURVEYING 0et．2008 非等步长灰色 GM(1，1)模型及其建筑物沉降预测中的应用木刘斌，李俊芬，谭兆伟，胡乐银 ‘ (1

2017-08-25 约字 4页立即下载

灰色预测模型GM(1,1)的matlab运行代码.doc 实用标准文案精彩文档灰色预测模型GM(1,1)的matlab运行代码例由1990—2001年中国蔬菜产量，建立模型预测2002年中国蔬菜产量，并对预测结果作检验。分析建模：给定原始时间1990—2001年资料序列X(k),对X(k)生成1-AGO(累加)序列X(k)及Y。见下表 K 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 X19519 ,19578 ,19637,19695,16602, 25723, 30379, 34473, 38485, 40514, 42400,

2018-12-23 约4.68千字 7页立即下载

智能预测控制及其MATLAB实现第三篇(第7,8,9章)模型预测控制及其MATLAB实现.ppt 第三篇模型预测控制 及其MATLAB实现 ;7.1 动态矩阵控制理论 7.2 广义预测控制理论 7.3 预测控制理论分析; 模型预测控制（Model Predictive Control：MPC）是20世纪80年代初开始发展起来的一类新型计算机控制算法。该算法直接产生于工业过程控制的实际应用，并在与工业应用的紧密结合中不断完善和成熟。模型预测控制算法由于采用了多步预测、滚动优化和反馈校正等控制策略，因而具有控制效果好、鲁棒性强、对模型精确性要求不高的优点。; 实际中大量的工业生产过程都具有非线性、不确定性和时变的特点，要建立精确的解析模型十分困难，所以经典控制方法如PID控制以

2017-04-30 约3.69万字 228页立即下载

动态规划方法的matlab实现及其应用.doc PAGE2 PAGE2 动态规划方法的matlab实现及其应用 （龙京鹏，张华庆，罗明良，刘水林）(南昌航空大学，数学与信息科学学院，江西，南昌) 摘要：本文运用matlab语言实现了动态规划的逆序算法，根据状态变量的维数，编写了指标函数最小值的逆序算法递归计算程序。两个实例的应用检验了该程序的有效性，同时也表明了该算法程序对众多类典型的动态规划应用问题尤其是确定离散型的应用问题的通用性，提供了求解各种动态规划问题的有效工具。关键词：动态规划基本方程的逆序算法MATLAB实现 MATLABAchieveForDynamicProgrammingandItsApplication (Jingpe

2024-05-01 约9.51千字 9页立即下载

动态规划方法的matlab实现及其应用..doc 动态规划方法的matlab实现及其应用 （龙京鹏，张华庆，罗明良，刘水林） (南昌航空大学，数学与信息科学学院，江西，南昌) 摘要：本文运用matlab语言实现了动态规划的逆序算法，根据状态变量的维数，编写了指标函数最小值的逆序算法递归计算程序。两个实例的应用检验了该程序的有效性，同时也表明了该算法程序对众多类典型的动态规划应用问题尤其是确定离散型的应用问题的通用性，提供了求解各种动态规划问题的有效工具。关键词：动态规划基本方程的逆序算法 MATLAB实现 MATLAB Achieve For Dynamic Programming and Its Application (Jingpeng

2016-12-28 约1.16万字 8页立即下载