灰色预测例子及程序 在本文中，我们将讨论灰色预测的应用实例，包括灰色 GM(1,1) 模型、ARMA 预测模型和组合预测模型，并使用 MATLAB 实现预测程序。本文的目的是预测未来几年我国基尼系数的变化情况。 让我们了解什么是基尼系数。基尼系数是一种衡量贫富分化的经济指标，它可以反映一个国家或地区的贫富差距。根据统计年鉴，自 1995 年以来，我国的经济高速发展，但贫富分化问题也日益严重。因此，预测基尼系数的变化情况对我国的经济发展和社会稳定非常重要。 在预测基尼系数时，我们可以使用多种预测模型。这里我们将介绍灰色 GM(1,1) 模型、ARMA 模型和组合预测模型。 灰色 GM(1,1) 模型是一种常用的灰色预测模型，它可以对时间序列数据进行预测。该模型的核心思想是将时间序列数据转换为差分方程，然后使用最小二乘法估计模型参数。灰色 GM(1,1) 模型的优点是可以处理不完全信息和不确定性数据。 ARMA 模型是一种常用的时序预测模型，它可以对时间序列数据进行预测。该模型的核心思想是将时间序列数据分解为自回归部分和移动平均部分，然后使用最小二乘法估计模型参数。ARMA 模型的优点是可以处理stationary 时间序列数据。 组合预测模型是将多个预测模型的预测结果进行加权平均，以提高预测精度。在本文中，我们使用基于对数灰关联度的有序加权几何平均组合预测模型，该模型可以根据不同预测模型的预测结果进行加权平均，并且可以根据对数灰关联度的大小确定每个预测模型的权重。 在预测基尼系数时，我们可以使用 MATLAB 实现预测程序。MATLAB 是一种非常流行的科学计算软件，它提供了大量的工具箱和函数，可以方便地实现预测模型的计算和优化。 在本文中，我们还讨论了预测结果的分析和比较。我们使用了五种误差指标来评估预测结果的精度，包括均方根误差、平均绝对误差、mean absolute percentage error、mean squared percentage error 和 Theil 统计量。结果表明，组合预测模型的预测结果最好，误差指标最小。 本文讨论了灰色预测的应用实例，包括灰色 GM(1,1) 模型、ARMA 模型和组合预测模型，并使用 MATLAB 实现预测程序。结果表明，组合预测模型的预测结果最好，误差指标最小。

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基于动态分类器集成选择和GM(2,1) 的组合预测模型，王江满，张艳菊，由于突发性事件预测过程中往往存在研究样本数据少或者数据缺失的情况，基于分类器集成技术，建立DCESM模型弥补数据缺失的不足，再�

以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的,运用缓冲算子理论,建立了灰色系统模型,并将该模型应用到某矿井的瓦斯涌出量预测分析中,对该矿历年来相对瓦斯涌出量进行了灰色生成,建立了灰色预测,对照精度检验可知,达到了一级精度,预测结果可靠。

为了提高GM(1,1)模型预测矿井瓦斯涌出量的精度,分析了造成方程病态的原因,采用全最小一乘准则进行参数a和b的求解,解决了参数求解的稳健性问题。以玉河泰煤业1318采煤工作面为例,将改进的GM(1,1)模型用于矿井瓦斯涌出量预测,能够取得比传统GM(1,1)模型要高的预测精度,为矿井瓦斯治理提供依据。

运用灰色系统理论,根据矿井相对瓦斯涌出量的历史统计数据建立GM(1,1)模型和GM(1,1)新陈代谢模型,使用残差进行精度检验。对比表明,新陈代谢模型精度高于常规的GM(1,1)模型,应用GM(1,1)新陈代谢模型对矿井未来3 a的瓦斯涌出量进行了预测,为矿山可持续发展提供参考。

以矿井瓦斯涌出量的预测为主要研究目的,讨论了GM(1,1)方法适用于单一指数增长模型、对预测序列数据异常情况难以准确预测的局限性,依据灰色灾变预测原理,利用线性回归适用短期预测的特点,提出了基于GM(1,1)与线性回归组合预测矿井瓦斯涌出量的新方法.应用结果表明:该方法能很好地解决历史数据的跳变问题,使预测结果更为可靠、精确.

以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的,通过灰色系统的建模、关联度分析及残差辨识为基础,建立了灰色系统理论模型,并将该模型应用到某矿瓦斯涌出量预测分析中,对该矿历年来相对瓦斯涌出量进行了灰色生成,建立了灰色预测系统;由后验差检验结果、对照精度检验等级可知,灰色系统预测矿井瓦斯涌出量的拟合精度好,预测结果正确可靠,反映出了矿井瓦斯涌出量的客观存在与发展态势.