灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)_第1頁(yè)
灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)_第2頁(yè)
灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)_第3頁(yè)
灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)_第4頁(yè)
灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)_第5頁(yè)
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1、灰色預(yù)測(cè) 我們將信息完全明確的系統(tǒng)稱為白色系統(tǒng),信息未知的系統(tǒng)稱為黑色系統(tǒng),部分信息明確、部分信息不明確的系統(tǒng)稱為灰色系統(tǒng)。 系統(tǒng)信息不完全的情況有以下四種: (1)元素信息不完全。 (2)結(jié)構(gòu)信息不完全。 (3)邊界信息不完全。 (4)運(yùn)行行為信息不完全。 灰色預(yù)測(cè)模型灰色預(yù)測(cè)模型灰色預(yù)測(cè)灰色系統(tǒng)理論的基本觀點(diǎn)灰色系統(tǒng)理論的基本觀點(diǎn) 1 1、灰色系統(tǒng)理論認(rèn)為任何隨機(jī)過程都是一定幅度值范圍、灰色系統(tǒng)理論認(rèn)為任何隨機(jī)過程都是一定幅度值范圍、一定時(shí)區(qū)內(nèi)變化的灰色量,所以隨機(jī)過程是一個(gè)灰色過程。一定時(shí)區(qū)內(nèi)變化的灰色量,所以隨機(jī)過程是一個(gè)灰色過程。 在處理手法上,灰色過程是通過對(duì)原始數(shù)據(jù)的整理來尋找在

2、處理手法上,灰色過程是通過對(duì)原始數(shù)據(jù)的整理來尋找數(shù)的規(guī)律,這叫數(shù)的生成。數(shù)的規(guī)律,這叫數(shù)的生成。 2 2、灰色系統(tǒng)理論認(rèn)為:盡管客觀系統(tǒng)表象復(fù)雜,數(shù)據(jù)離亂,、灰色系統(tǒng)理論認(rèn)為:盡管客觀系統(tǒng)表象復(fù)雜,數(shù)據(jù)離亂,但它總是有整體功能的,總是有序的,對(duì)原始數(shù)據(jù)作累加處理但它總是有整體功能的,總是有序的,對(duì)原始數(shù)據(jù)作累加處理后,便出現(xiàn)了明顯的指數(shù)規(guī)律。這是由于大多數(shù)系統(tǒng)是廣義的后,便出現(xiàn)了明顯的指數(shù)規(guī)律。這是由于大多數(shù)系統(tǒng)是廣義的能量系統(tǒng),而指數(shù)規(guī)律便是能量變化的一種規(guī)律。能量系統(tǒng),而指數(shù)規(guī)律便是能量變化的一種規(guī)律?;疑A(yù)測(cè)生成數(shù)的主法生成數(shù)的主法隨機(jī)過程在灰色系統(tǒng)里被稱為灰色量,灰色系統(tǒng)對(duì)灰色量隨機(jī)過

3、程在灰色系統(tǒng)里被稱為灰色量,灰色系統(tǒng)對(duì)灰色量的處理既不找概率分布,也不尋求統(tǒng)計(jì)特征,而是通過數(shù)據(jù)處的處理既不找概率分布,也不尋求統(tǒng)計(jì)特征,而是通過數(shù)據(jù)處理方法來尋找數(shù)據(jù)表現(xiàn)的規(guī)律,這種數(shù)據(jù)處理方法稱為生成法,理方法來尋找數(shù)據(jù)表現(xiàn)的規(guī)律,這種數(shù)據(jù)處理方法稱為生成法,灰色系統(tǒng)中主要有累加生成和累減生成?;疑到y(tǒng)中主要有累加生成和累減生成。一、累加生成一、累加生成記原始序列為:記原始序列為:n)(,2),(,1)(0000XXXX)(,2),(,1)(1)(1)1(1nXXXX生成序列為:生成序列為:其中:其中:)() 1()(011)0()1(KXKXiXXKi灰色預(yù)測(cè)例例10.6571.1229

4、.53)9()8()9(929.5315.1224.40)8()7()8(824.4085.1139.28)7()6()7(739.2864. 875.19)6()5()6(675.1986. 698.12)5()4()5(598.1224. 465. 8)4() 3()4(465. 839. 326. 5) 3()2() 3(326. 598. 228. 2)2() 1 ()2(228. 2) 1 () 1 (101101101101101101101101101XXXKXXXKXXXKXXXKXXXKXXXKXXXKXXXKXXK累計(jì)生成序列累計(jì)生成序列10.65,29.53,24.40,

5、39.28,75.19,89.12,65. 8 ,26. 5 ,28. 2)(1KX灰色預(yù)測(cè)累減生成累減生成例例10.65,29.53,24.40,39.28,75.19,89.12,65. 8 ,26. 5 ,28. 2)(0KX令令K0,X1(0)=071.1229.5310.65)9()9()9(915.1224.4039.52)7()8()8(885.1139.2824.40)6()7()7(764. 875.1939.28)5()6()6(686. 689.1275.19)4()5()5(524. 465. 889.12) 3()4()4(439. 326. 565. 8)2() 3

6、() 3(398. 228. 226. 5) 1 ()2()2(228. 2028. 2)0() 1 () 1 (1011011011011011011011011011XXXKXXXKXXXKXXXKXXXKXXXKXXXKXXXKXXXK累計(jì)生成序列累計(jì)生成序列71.12,15.12,85.11,64. 8 ,86. 6 ,24. 4 ,39. 3 ,98. 2 ,28. 2)(1KX灰色預(yù)測(cè)3.3.關(guān)聯(lián)度關(guān)聯(lián)度關(guān)聯(lián)度分析是分析系統(tǒng)中各因素關(guān)聯(lián)程度的方法。計(jì)算關(guān)聯(lián)關(guān)需先計(jì)算關(guān)聯(lián)度分析是分析系統(tǒng)中各因素關(guān)聯(lián)程度的方法。計(jì)算關(guān)聯(lián)關(guān)需先計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)。關(guān)聯(lián)系數(shù)。關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算方法:關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算方法:

7、設(shè)參考序列為設(shè)參考序列為)()3(),2(),1 ()(00000nXXXXKX被比較序列為被比較序列為)(),3(),2()(nXXXKXiiii關(guān)聯(lián)系數(shù)定義為:關(guān)聯(lián)系數(shù)定義為:)()(maxmaxp)()()()(maxmaxp)()(minmin)(0000KXKXKXKXKXKXKXKXKniiiii其中:其中:(1)為第)為第K點(diǎn)點(diǎn)X0與與Xi的絕對(duì)差。的絕對(duì)差。)()(0KXKXi(接下頁(yè))(接下頁(yè))灰色預(yù)測(cè))()(minmin0KXKXi(3)是兩級(jí)最大差,其含義與最小差相似。)是兩級(jí)最大差,其含義與最小差相似。(4)p稱為分辨率稱為分辨率0p1,,P 越大,分辨率越大,一般采取

8、越大,分辨率越大,一般采取P0.5(5)對(duì)單位不一,初值不同的序列,在計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)前應(yīng)首選進(jìn)行初值化,)對(duì)單位不一,初值不同的序列,在計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)前應(yīng)首選進(jìn)行初值化,即將該序列所有數(shù)據(jù)分別除以第一個(gè)數(shù)據(jù)。即將該序列所有數(shù)據(jù)分別除以第一個(gè)數(shù)據(jù)。2、關(guān)聯(lián)度、關(guān)聯(lián)度被比較序列與參考序列的關(guān)聯(lián)度是各類關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值,即被比較序列與參考序列的關(guān)聯(lián)度是各類關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值,即(2)為兩級(jí)最小差。其中是第)為兩級(jí)最小差。其中是第一級(jí)最小差,表示在一級(jí)最小差,表示在Xi序列上找各點(diǎn)與序列上找各點(diǎn)與X0的最小差。的最小差。)()(minmin0KXKXini)()(min0KXKXi)()(minmin0KX

9、KXi為第二級(jí)最小差,表示在各序列找出的最小差基礎(chǔ)上尋求所有序列中的最為第二級(jí)最小差,表示在各序列找出的最小差基礎(chǔ)上尋求所有序列中的最小差。小差。nKiiKnr1)(1灰色預(yù)測(cè)例例設(shè)參考序列為設(shè)參考序列為Y0(8,8.88,16,18,24,32),),被比較序列為被比較序列為Y1(10,11.66,18.34,20,23.4,30)Y2(5,5.625,5.375,6.875,8.125,8.75)求其關(guān)聯(lián)度:求其關(guān)聯(lián)度:611111)(61)(1KnKKKnr7988. 0)5294. 06360. 08180. 08714. 09445. 01 (6449. 02rr1、r2表明表明X1

10、和和X0的關(guān)聯(lián)程度大于的關(guān)聯(lián)程度大于X2與與X0的關(guān)聯(lián)程度。的關(guān)聯(lián)程度?;疑A(yù)測(cè)4. . GM(1.1)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)模型一、一、GMGM(1.11.1)模型)模型設(shè)時(shí)間序列設(shè)時(shí)間序列X0有幾個(gè)觀察值,有幾個(gè)觀察值,n)(,2),(,1)(0000XXXX累加生成序列累加生成序列n)(,2),(,1)(0101XXXX,生成序列,生成序列X1滿足:滿足:UaxdtdX11式中式中a稱發(fā)展灰數(shù),稱發(fā)展灰數(shù),U稱內(nèi)生控制灰數(shù)。稱內(nèi)生控制灰數(shù)。設(shè)設(shè)為待估參數(shù)向量為待估參數(shù)向量ua,利用最小二乘法求解可得,利用最小二乘法求解可得1()TTnB BB Y其中其中1)() 1(2/11) 3()2(2/11

11、)2() 1 (2/1111111nXnXXXXXB)()4()3()2(0000nXXXXYnaueauXiXai) 1 () 1(01)() 1() 1(110iXiXiX灰色預(yù)測(cè)二、模型檢驗(yàn)二、模型檢驗(yàn)灰色預(yù)測(cè)模型檢驗(yàn)一般有殘差檢驗(yàn),關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)和后驗(yàn)差檢驗(yàn)?;疑A(yù)測(cè)模型檢驗(yàn)一般有殘差檢驗(yàn),關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)和后驗(yàn)差檢驗(yàn)。1.1.殘差檢驗(yàn)殘差檢驗(yàn)首先按模型計(jì)算首先按模型計(jì)算) 1(1iX,其次將,其次將) 1(1iX累減生成累減生成)(0iX,最后計(jì)算,最后計(jì)算原始序列原始序列)(0iX)(0iX與與的絕對(duì)殘差的絕對(duì)殘差),(niiXiXi,1,2,)()()(000及相對(duì)誤差及相對(duì)誤差), 2

12、, 1( ,/00ni%(i)X(i)2.2.關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)按關(guān)聯(lián)度計(jì)算方法算出按關(guān)聯(lián)度計(jì)算方法算出 與原始序列與原始序列 的關(guān)聯(lián)系數(shù),然后算出關(guān)聯(lián)的關(guān)聯(lián)系數(shù),然后算出關(guān)聯(lián)度,根據(jù)經(jīng)驗(yàn),當(dāng)度,根據(jù)經(jīng)驗(yàn),當(dāng)p=0.5p=0.5時(shí),關(guān)聯(lián)度大于時(shí),關(guān)聯(lián)度大于0.60.6便是滿意的。便是滿意的。)(0iX)(0iX灰色預(yù)測(cè)3.3.后驗(yàn)差檢驗(yàn)后驗(yàn)差檢驗(yàn)(1 1)首先計(jì)算原始序列的平均值)首先計(jì)算原始序列的平均值(2 2)再計(jì)算原始序列的均方差)再計(jì)算原始序列的均方差(3 3)再次計(jì)算殘差的均值)再次計(jì)算殘差的均值(4 4)然后再求殘差的均方差,式中)然后再求殘差的均方差,式中(5 5)計(jì)算方差比)

13、計(jì)算方差比(6 6)計(jì)算小誤差概率)計(jì)算小誤差概率niiXnX100)(111nSiS其中其中2001) 1 (XXS)(0i001( ) in 122nSS2002)(iS12SSC 1006745. 0)( SiP。01000,6745. 0,)(SePSSieii即即令令不不合合格格勉勉強(qiáng)強(qiáng)合合格格合合格格則則有有若若 好好195%65. 065. 050. 035. 0c70. 070. 080. 095. 00PSpi,小于若相關(guān)誤差,關(guān)聯(lián)度、后驗(yàn)差檢驗(yàn)在允許范圍之內(nèi),則可用所建模型進(jìn)若相關(guān)誤差,關(guān)聯(lián)度、后驗(yàn)差檢驗(yàn)在允許范圍之內(nèi),則可用所建模型進(jìn)行預(yù)測(cè),否則應(yīng)進(jìn)行殘差修正。行預(yù)測(cè),否

14、則應(yīng)進(jìn)行殘差修正。灰色預(yù)測(cè)例:某縣皮棉產(chǎn)量如表,試建立例:某縣皮棉產(chǎn)量如表,試建立GN(1.1)預(yù)測(cè)模型,并預(yù)測(cè)第預(yù)測(cè)模型,并預(yù)測(cè)第8期皮棉產(chǎn)量。期皮棉產(chǎn)量。序序 號(hào)號(hào)123456產(chǎn)量產(chǎn)量( (百萬(wàn)擔(dān)百萬(wàn)擔(dān)) )2.673.133.253.363.563.72解:令解:令X0(1)、 X0(2)、 X0(3)、 X0(4)、 X0(5)、 X0(6)對(duì)立于原始序列數(shù)據(jù)對(duì)立于原始序列數(shù)據(jù)第一步,構(gòu)造累加生成序列:第一步,構(gòu)造累加生成序列:生成序列生成序列X1=2.67,5.80,9.05,12.41,15.97,19.69第二步,構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣第二步,構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣B和數(shù)據(jù)向量和數(shù)據(jù)向量Yn:183

15、.17119.14173.101425.71235.41)69.1997.15(211)97.1541.12(211)41.1205.9(211)05.980.5(211)80.567.2(211)6()5(21)5()4(21)4()3(211)3()2(211)2()1 (211111111111XXXXXXXXXXBTTnXXY72. 356. 326. 325. 313. 3)6()2(00,灰色預(yù)測(cè)第三步,計(jì)算第三步,計(jì)算BTB,(BTB)-1Yn:541.5441.5446375.707183.17119.14173.101425. 71235. 41111183.1719.147

16、3.10425. 7235. 4BBT226382. 1094319. 0094319. 0008667. 0541.5441.5446375.707)(11BBT02.172836.19072. 356. 336. 325. 313. 31111183.1719.1473.10425. 7235. 4nTYB925663. 2043879. 002.172836.190226382. 1094319. 0094319. 0008667. 0)(1nTTYBBB即即a=-0.043879 u=2.925663灰色預(yù)測(cè)第四步,得出預(yù)測(cè)模型:第四步,得出預(yù)測(cè)模型:67576634576913457

17、96au66.5656942.67(1)925663. 2043879. 00438801(1)0011.e.)(iX.XauXXdtdxi.第五步:殘差檢驗(yàn):第五步:殘差檢驗(yàn):(1)計(jì)算:)計(jì)算:69.196757.663457.69)6(668.196757.663457.69)6(597.156757.663457.69)5(443.126757.663457.69)4(303. 96757.663457.69)3(278. 56757.663457.69)2(167. 26757.663457.69) 1 (0504388. 01504388. 01404388. 01304388.

18、01204388. 01104388. 0101eXieXieXieXieXieXieXi灰色預(yù)測(cè)(2 2)累減生成序列:)累減生成序列:)(0iX01(1)0110110110110110(1)2.67(2)(2)(1)5.782.673.11(3)(3)(2)9.035.783.25(4)(4)(3)12.439.033.40(5)(5)(4)15.97 12.433.54(6)(6)(5)19.68 15.973.71(1)2.67,3.10,XXXXXXXXXXXXXXXXXX3.25,3.40,3.54,3.71原始序列原始序列72. 3,56. 3,36. 3,25. 3,13.

19、3,67. 20X(3)計(jì)算絕對(duì)誤差及相對(duì)誤差序列:)計(jì)算絕對(duì)誤差及相對(duì)誤差序列:絕對(duì)誤差序列絕對(duì)誤差序列00,0.02,0.04,0.02,0.01相對(duì)誤差序列相對(duì)誤差序列0/2.67100%,0.02/3.13 100%,0/3.25 100%,0.04/ 3.36100%,0.02/3.56 100%,0.01/3.72 100%=0.064%,0,1.19%,0.56%,0.27%相對(duì)誤差小于相對(duì)誤差小于1.19%,模型精確度高。,模型精確度高?;疑A(yù)測(cè)第六步,進(jìn)行關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn):第六步,進(jìn)行關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn):(1)計(jì)算序列)計(jì)算序列X0與與X0的絕對(duì)誤差的絕對(duì)誤差(i):00000000000

20、0(1)(1)(1)2.672.670(2)(2)(2)3.133.110.02(3)(3)(3)3.253.250(4)(4)(4)3.363.400.04(5)(5)(5)3.563.540.02(6)(6)(6)3.723.710.01min( )min 0,0XXXXXXXXXXXXi.02,0,0.04,0.02,0.010max( )max 0,0.02,0,0.04,0.02,0.010.04i灰色預(yù)測(cè)(2 2)計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù))計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù):由于只有兩個(gè)序列,故不再尋第二級(jí)最小及最大:由于只有兩個(gè)序列,故不再尋第二級(jí)最小及最大:15.004.0004.05.0)3(50.04.00

21、5.002.004.05.0)2(104.05.0004.05.00)1()5.0,2, 1()(max)()(max)(min)(piiPiiPii(3 3)計(jì)算關(guān)聯(lián)度)計(jì)算關(guān)聯(lián)度:67.05.004.001.004.05.0)6(50.05.004.002.004.05.0)5(33.05.004.004.004.05.0)4(niinr167.0)67.05.033.015.01(61)(1r=0.67 是滿足是滿足 p=0.5 時(shí)的檢驗(yàn)準(zhǔn)則時(shí)的檢驗(yàn)準(zhǔn)則 r0.6 的。的?;疑A(yù)測(cè)第六步,后驗(yàn)差檢驗(yàn):第六步,后驗(yàn)差檢驗(yàn):(1)計(jì)算)計(jì)算82. 372. 356. 336. 325. 31

22、3. 367. 2610X(2 2)計(jì)算)計(jì)算X0序列均方差:序列均方差:3671. 016)28. 372. 3()28. 313. 3()28. 367. 2(1)(2222001nXiXS(3 3)計(jì)算殘差的均值:)計(jì)算殘差的均值:015. 001. 002. 004. 0002. 00)(61i(4 4)計(jì)算殘差的均方差:)計(jì)算殘差的均方差:0252. 016)015. 001. 0()015. 002. 0()015. 00(1)(22222niS灰色預(yù)測(cè)(5 5)計(jì)算)計(jì)算C C:0414. 03671. 00152. 012SSC(6 6)計(jì)算小誤差概率)計(jì)算小誤差概率:S00.

23、67450.36710.247635. 01005. 0 ,005. 0 ,025. 0 ,015. 0 ,005. 0 ,15. 0)(01,CPSeie故故都小于都小于所有所有有有較較好好的的預(yù)預(yù)測(cè)測(cè)精精度度。故故模模型型6757.663457.691)(04388. 01ieiX第八步,模型經(jīng)檢驗(yàn)合格后可用于預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)公式為:第八步,模型經(jīng)檢驗(yàn)合格后可用于預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)公式為:)() 1() 1(1)1(0iXiXiX本例中本例中i i=7=7 23. 46757.66e3457.696757.663457.69)7()8()8(74388. 084388. 01)1(0eXXX即該縣第八期

24、皮棉產(chǎn)量為即該縣第八期皮棉產(chǎn)量為4.234.23百萬(wàn)擔(dān)。百萬(wàn)擔(dān)?;疑A(yù)測(cè)有關(guān)建模的問題說明有關(guān)建模的問題說明(1 1)給定原始序列)給定原始序列X X0 0中的數(shù)據(jù)不一定要全部用來建立模型,對(duì)中的數(shù)據(jù)不一定要全部用來建立模型,對(duì)原始序列的取舍不同,可得模型不同,即原始序列的取舍不同,可得模型不同,即a a、u u的值不同。的值不同。(2 2)建模的數(shù)據(jù)取舍應(yīng)保證建模序列等時(shí)距、相連,不得有跳)建模的數(shù)據(jù)取舍應(yīng)保證建模序列等時(shí)距、相連,不得有跳躍出現(xiàn)。躍出現(xiàn)。(3 3)一般建模數(shù)據(jù)序列應(yīng)當(dāng)由最新數(shù)據(jù)及其相鄰數(shù)據(jù)構(gòu)成,當(dāng))一般建模數(shù)據(jù)序列應(yīng)當(dāng)由最新數(shù)據(jù)及其相鄰數(shù)據(jù)構(gòu)成,當(dāng)再出現(xiàn)新數(shù)據(jù)時(shí),可采取兩種

25、處理方法:一是將新信息加入原再出現(xiàn)新數(shù)據(jù)時(shí),可采取兩種處理方法:一是將新信息加入原始序列中,重估參數(shù);二是去掉原始序列中最老的一個(gè)數(shù)據(jù),始序列中,重估參數(shù);二是去掉原始序列中最老的一個(gè)數(shù)據(jù),再加上最新數(shù)據(jù),所形成序列和原序列維數(shù)相等,再重估參數(shù)。再加上最新數(shù)據(jù),所形成序列和原序列維數(shù)相等,再重估參數(shù)?;疑A(yù)測(cè) GM GM(1.11.1)的區(qū)間預(yù)測(cè))的區(qū)間預(yù)測(cè)設(shè)原始序列:設(shè)原始序列:母列:母列:子列:子列:)8(),2(),1(0000XXXX)8(),7(),6(),5()8(),5(),4()8(),4(),3()8(),3(),2(000040000300002000010XXXXXXXX

26、XXXXXXXXX)()()()()()()()()()(4)1.1(403)1.1(302)1.1(201)1.1(10)1.1(0lkxhXlkxhXlkxhXlkxhXlkxhXGMGMGMGMGM)(),(minmaxlkXlkX預(yù)測(cè)區(qū)間預(yù)測(cè)區(qū)間灰色預(yù)測(cè)例:某地區(qū)年平均降雨量數(shù)據(jù)如下表:例:某地區(qū)年平均降雨量數(shù)據(jù)如下表:123456789X(0)(1)390.6X(0)(2)412X(0)(3)320X(0)(4)559.2X(0)(5)380.8X(0)(6)542.4X(0)(7)553X(0)(8)310X(0)(9)5611011121314151617X(0)(10)300X

27、(0)(11)632X(0)(12)540X(0)(13)406.2X(0)(14)313.8X(0)(15)576X(0)(16)587.6X(0)(17)318.5規(guī)定規(guī)定320,并認(rèn)為,并認(rèn)為x(0)(i) 為旱災(zāi),試作災(zāi)變預(yù)測(cè)。為旱災(zāi),試作災(zāi)變預(yù)測(cè)。解:給定數(shù)列為解:給定數(shù)列為),5 .318, 6 .587,576, 8 .313, 2 .406 ,540,632,300,561,310,553, 4 .542, 8 .380, 2 .559,320,412, 6 .390( )17(),16(),15(),14(),13(),12(),11(),10( ),9(),8(),7(),

28、6(),5(),4(),3(),2(),1 ()0()0()0()0()0()0()0()0()0()0()0()0()0()0()0()0()0()0(xxxxxxxxxxxxxxxxxx灰色預(yù)測(cè)按照按照x(0)(i)320為異常值,有為異常值,有x(0)為為x(0)=(320,310,300,313.8,318.5) =(x(0)(1), x(0)(2), x(0)(3), x(0)(4), x(0)(5) =(x(0) (3), x(0) (8), x(0) (10), x(0) (14), x(0) (17)。為此,有為此,有或者寫為或者寫為P=(p(1),p(2), p(3), p(4), p(5)=(3,8,10,14,17)。將將P中數(shù)據(jù)作中數(shù)據(jù)作1次累加生成,得次累加生成,得P(1)有有41) 1 () 1 () 1 () 1 () 1 (31) 1 () 1 () 1 () 1 (21) 1 () 1 () 1 () 1 (,3514

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