灰色理论关联度与预测数学建模必备知识很实用哦

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单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,灰色理论关联度与预测,1,目 录,基本概念,灰色关联分析,灰色预测模型,灰色数学规划,2,灰色含义1,灰色理论应用领域,数据生成 关联分析 预测模式 评估决策 系统控制,灰色相对于白色和黑色,系统的影响因素不完全明确,因素关系不完全清楚,系统结构不完全知道,系统的作用原理不完全知道,3,灰色含义2,黑色系统,黑色系统是指一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的,只能通过它与外界的联系来加以观测研究,白色系统,白色系统是指一个系统的内部特征是完全已知的,即系统的信息是完全充分的。,4,灰色系统1,灰数(grey number),没有明确数值或确定的分布,仅知大概范围(上限 下限),当灰数的上限和下限相等时,就成为了确定数,5,灰色系统2,灰度(grey degree),6,灰色系统3,白化(whitening),由于灰数是一个范围而非确定的数。如果需要解决的问题本身要求是一个明确的数,此时就需要将灰数转化为一个确定的数,成为白化。,称为白化系数,7,灰色系统4,累加生成(,accumulated generating operation AGO,),生成技术将原始数据予以累加,所形成的数列一般为单调递增的平稳和有规律的数列。累加后一般形成指数规律。,8,累加的规则:,将,原始序列的,第一个数据作为生成,列的第一个数据,,将原始序列的第二个,数据加到原始序列的第一个数据上,,其,和作为生成列的第二个数据,,将原始序,列的,第三个数据加到生成列的第二个数,据,上,其和作为生成列的第三个数据,,按此规则进行下去,便可得到生成列。,9,记原始时间序列为:,生成列为:,10,目 录,基本概念,灰色关联分析,灰色预测模型,11,灰色关联分析1,基本特征,建立的模型属于非函数形式的序列模型,计算方便易行,对样本数量多寡没有严格要求,不要求序列数据必须符合正态分布,不会产生与定性分析大相径庭的结论,12,灰色关联分析2,关联度的概念,对于两个系统或系统中两个因素之间,随时间或不同对象而变化的关联性大小的程度,成为关联度。,在系统发展过程中,若两个因素的变化具有一致性,则两个的关联程度就高。反之,则低,灰色关联分析方法是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度,做为衡量两个因素关联程度的一种方法。,13,灰色关联分析3,灰色关联度的数学模型,14,灰色关联分析3,设,x,0,(,k,)为,X,0,(为参考序列)的第,k,个数;,x,i,(,k,) 为,X,i,(比较序列)的第,k,个数;,则比较序列,X,i,对参考序列,X,0,的灰色关联度为:,其中,15,(2)关联度检验,根据前面所述关联度的计算方法算出,与原始序列,的关联系数,然后计算出关联,度,根据经验,当,=0.5时,关联度大于0.6便,满意了。,回总目录,回本章目录,16,17,18,19,目 录,基本概念,灰色关联分析,灰色预测模型,20,灰色预测,基本特征,时间序列和回归分析是以原始数据为基础进行的;而灰色预测模型则是以生成数据为基础,灰色预测模型不需要大量资料,计量经济模型则需要有一定数量样本的要求,基本模型,21,一、GM(1,1)模型的建立,设时间序列,有,n,个观,察值,,通过累加生成新序列,则GM(1,1),模型相应的微分方程为:,其中:,称为发展灰数;,称为内生控制灰数。,回总目录,回本章目录,22,设,为待估参数向量,,最小二乘法求解。解得:,,可利用,23,求解微分方程,即可得预测模型:,24,1阶生成数:,均质生成数列:,25,参数求解,26,残差检验:,按照公式预测第二期第四期数据,并计算残差,27,灰色预测检验一般有残差检验、关联度检,二、模,型检验,(1)残差检验,按预测模型计算,并将,累减生成,然后计算原始序列,与,的绝对误差序列及相,对误差序列。,验和后验差检验,。,回总目录,回本章目录,28,(2)关联度检验,根据前面所述关联度的计算方法算出,与原始序列,的关联系数,然后计算出关联,度,根据经验,当,=0.5时,关联度大于0.6便,满意了。,回总目录,回本章目录,29,(3)后验差检验,a.计算原始序列标准差:,回总目录,回本章目录,30,b. 计算绝对误差序列的标准差:,c. 计算方差比:,回总目录,回本章目录,31,d. 计算小误差概率:,令:,,,则:,P,0.95,0.80,0.70,0.70,C,0.35,0.50,0.65,0.65,好,合格,勉强合格,不合格,回总目录,回本章目录,32,
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