灰色预测模型的优点

1. 灰色预测模型的优点

1、不需要大量样本。
2、样本不需要有规律性分布。
3、计算工作量小。
4、定量分析结果与定性分析结果不会不一致。
5、可用于Recent、短期、中长期预测。
6、灰色预测准确度高。
1981年，中国控制论专家邓巨龙教授首次提出灰色系统的概念。后来，他出版了许多关于灰色系统的论文和专著，建立了灰色系统理论。自1982年以来，灰色系统理论在农业、工业、气象等领域得到了成功的应用。广泛应用于农业、地质、气象等学科。

扩展资料：
灰色预测模型的应用系统：
灰色预测模型可以通过DPS数据处理系统等计算软件进行计算。DPS数据处理系统的英文名称是DPS。系统采用多级下拉菜单。用户使用时，整个屏幕就像一个工作平台，可以随意调节，操作自由。因此，形象地称为DPS数据处理平台，简称为DPS平台。
DPS平台是作者设计开发的一个通用的多功能数理统计和数学模型处理软件系统。它集成了数值计算、统计分析、模型模拟、画线和制表等功能。
参考资料来源：百度百科-灰色模型
参考资料来源：百度百科-灰色系统理论

2. 灰色预测模型的优点

1、不需要大量样本。
2、样本不需要有规律性分布。
3、计算工作量小。
4、定量分析结果与定性分析结果不会不一致。
5、可用于Recent、短期、中长期预测。
6、灰色预测准确度高。
1981年，中国控制论专家邓巨龙教授首次提出灰色系统的概念。后来，他出版了许多关于灰色系统的论文和专著，建立了灰色系统理论。自1982年以来，灰色系统理论在农业、工业、气象等领域得到了成功的应用。广泛应用于农业、地质、气象等学科。

扩展资料：
灰色预测模型的应用系统：
灰色预测模型可以通过DPS数据处理系统等计算软件进行计算。DPS数据处理系统的英文名称是DPS。系统采用多级下拉菜单。用户使用时，整个屏幕就像一个工作平台，可以随意调节，操作自由。因此，形象地称为DPS数据处理平台，简称为DPS平台。
DPS平台是作者设计开发的一个通用的多功能数理统计和数学模型处理软件系统。它集成了数值计算、统计分析、模型模拟、画线和制表等功能。
参考资料来源：百度百科-灰色模型
参考资料来源：百度百科-灰色系统理论

3. 灰色预测的建模步骤

a、建模机理b、 把原始数据加工成生成数；c、 对残差（模型计算值与实际值之差）修订后，建立差分微分方程模型；d、 基于关联度收敛的分析；e、 gm模型所得数据须经过逆生成还原后才能用。f、采用“五步建模（系统定性分析、因素分析、初步量化、动态量化、优化）”法，建立一种差分微分方程模型gm(1,1）预测模型。 令 x(0)=(x⑴，x⑵，…，x(n)) 　　作一次累加生成， k 　　x(k)= ∑x(m) 消除数据的随机性和波动性　　m=1 　　有 x=(x⑴，x⑵，…，x(n)) 　　=(x⑴，x⑴+x⑵，…，x(n-1)+x(n)) 　　x可建立白化方程：dx/dt+ax=u 即gm(1,1).该方程的解为： x(k+1)=(x⑴-u/a)exp()+u/a其中：α称为发展灰数；μ称为内生控制灰数 1、残差模型：若用原始经济时间序列建立的GM（1，1）模型检验不合格或精度不理想时，要对建立的GM（1，1）模型进行残差修正或提高模型的预测精度。修正的方法是建立GM（1，1）的残差模型。2、GM（n，h）模型：GM（n，h）模型是微分方程模型，可用于对描述对象作长期、连续、动态的反映。从原则上讲，某一灰色系统无论内部机制如何，只要能将该系统原始表征量表示为时间序列x(0)(t)，并有 x(0)(t)>0，即可用GM模型对系统进行描述。

4. 灰色预测模型是否适用于有明显季节性变化的数据预测

一、灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。
二、分类
①灰色时间序列预测；即用观察到的反映预测对象特征的时间序列来构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。
②畸变预测；即通过灰色模型预测异常值出现的时刻，预测异常值什么时候出现在特定时区内。
③系统预测；通过对系统行为特征指标建立一组相互关联的灰色预测模型，预测系统中众多变量间的相互协调关系的变化。
④拓扑预测；将原始数据作曲线，在曲线上按定值寻找该定值发生的所有时点，并以该定值为框架构成时点数列，然后建立模型预测该定值所发生的时点。

5. 灰色预测法的类型

1、数列预测。对某现象随时间的顺延而发生的变化所做的预测定义为数列预测。例如对消费物价指数的预测，需要确定两个变量，一个是消费物价指数的水平。另一个是这一水平所发生的时间。2、灾变预测。对发生灾害或异常突变时间可能发生的时间预测称为灾变预测。例如对地震时间的预测。3、季节性灾变预测。对发生在每年特定时区的事件或命题作灰预测，称季节灾变灰预测。4、拓扑预测。将原始数据作曲线，在曲线上按定值寻找该定值发生的所有时点，并以该定值为框架构成时点数列，然后建立模型预测未来该定值所发生的时点。5、系统预测。对系统中众多变量间相互协调关系的发展变化所进行的预测称为系统预测。例如市场中替代商品、相互关联商品销售量互相制约的预测。6、包络灰预测。对于难以用数列预测或灾变预测处理，也不必用拓扑预测计算的离乱序列，可以构造上边界 GM(1，1) 与下边界 GM(1，1) 进行覆盖，这种边界模型即包络模型。

6. 灰色模型预测，不知道如何求值。求matlab一高手。

用GM（1，1）灰色模型预测，得到方法一a，u值
a =
    -0.041922
u =
      0.62316
ans =
         2011       0.6285
         2012      0.66332
         2013      0.69172
         2014      0.72133
         2015      0.75221
         2016      0.78442
         2017        0.818

7. 灰色预测与决策模型研究的介绍

《灰色预测与决策模型研究》是2009年12月1日科学出版社出版的一本图书，作者是党耀国。

8. 灰色预测与决策模型研究的内容简介

本书全面介绍了灰色系统预测和决策的基本理论、基本方法，是作者长期从事灰色系统预测和决策模型研究与实际应用的总结。全书共分9章，内容包括灰色预测与决策模型研究现状分析、缓冲算子及其性质、灰色预测模型、GM(1，1)模型的优化、GM(1，1)幂模型、灰色关联分析模型、灰色聚类分析、灰色不确定性决策模型、区间数决策模型及其具体应用案例。本书可作为高等院校经济、管理类各专业高年级本科生和研究生教材或教学参考书，也可供政府部门、科研机构及企事业单位的科技、经济、社会系统预测和决策分析人员参阅。