灰色关联度分析——三角残差拟合

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灰色预测法 灰色预测模型是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并做出预测的一种预测方法。是处理小样本（4个就可以）预测问题的有效工具，而对于小样本预测问题回归和神经网络的效果都不太理想。 最简单的模型是GM(1,1)，G：Grey（灰色）；M：模型；(1,1)：只含有一个变量的一阶微分方程模型。 算法 （1）输入原始电力负荷特性数据序列X(0)X^{(0)}X(0)判断是否适用GM（1,1）。 定义覆盖区间Θ=(e−2k+1,e2k+2)\Theta = (e^{\frac{-2}{k+1}},e^{\

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文章目录一、修改背景值的参数设定1、算法2、 案例及代码2.1 数据2.2 代码2.3 效果对比 😊😨😱😡:我的心路历程，妈耶，妥妥的翻车了，论文【1】里改进后效果明显变好了，采用了新的数据集，效果反而变差了，但仁者见仁吧，可能真的在别的数据集上效果就会好呢。后续会阅读别的论文，持续更新新的改进方法。 29/03/2022 10:44 灰色系统理论及其应用系列博文： 一、灰色关联度分析法(GRA)_python 二、灰色预测模型GM(1,1) 三、灰色预测模型GM(1,n) 参考文献： [1] 改

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灰色系统理论及其应用系列博文： 一、灰色关联度分析法(GRA)_python 二、灰色预测模型GM(1,1) 文章目录一、GM(1,n)算法二、示例2.1 数据：2.2 代码_使用GM(1,n)城市用水总量2.3 结果分析 一、GM(1,n)算法 二、示例 注：数据均来自论文《基于灰色系统理论的贵阳市城市用水总量预测》 2.1 数据： data.csv 年份,城区人口,建成区面积,供水总量,用水人口,人口综合用水指标,城市用水总量 2002, 191.85, 98.00, 26396.00,

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虽然这些文件名没有直接与灰色关联度分析相关，但它们可能包含与数据分析或机器学习相关的代码，这些技能常常与灰色关联度分析结合使用。