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python灰色预测函数 灰色预测代码matlab( 五 )

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残差检验_Eviews中的自相关检验与修正操作（一）：残差图与DW检验
自相关是指在时间序列资料中按时间顺序排列的观测值之间存在相关性或在横截面资料中按空间顺序排列的观测值之间存在相关性，它是不满足经典OLS回归的假定之一 。自相关问题往往出现在时间序列数据中，所以也经常称为“序列自相关” 。自相关问题往往采用残差图、DW检验、LM检验(也称BG检验)等检验方法，并采用广义差分法进行修正，又由于实际中估计自回归系数p的不同，分为杜宾两步法、科克伦-奥科特迭代法 。...
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灰色预测模型
概念： 白色系统：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 。黑色系统：一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过他与外界的联系来加以观测研究 。灰色系统：一部分信息是已知的，另一部分信息是未知的，系统内各因素之间具有不确定关系 。其特点是‘少数据建模’，着重研究‘外延明确，内涵不明确’的对象 。灰色预测法：灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。它通过鉴
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卡尔曼滤波通俗易懂的解释
关于卡尔曼滤波，网上的资料很多，但是有很大一部分都是不断堆叠公式 ， 然后用各种晦涩难懂的专业术语进行解释，说实话我刚开始看的时候也是云里雾里，因此写下这篇博客是为了照顾和我一样的萌新，通篇文章我会力求从最基础的部分一步一步深入，并尽可能少地使用公式（或许？），并对每个公式和参数尽可能详尽地解释，另一方面，这篇博文也是为了自己日后方便回顾用的 。如有错误请及时指出 。参考的部分资料如下： 如何通俗并尽可能详细地解释卡尔曼滤波？ 如何理解那个把嫦娥送上天的卡尔曼滤波算法Kalman filter? 卡尔曼滤波器的原
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灰色预测法
灰色预测模型的最基本框架，必须要学习的有关知识点
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灰色预测模型matlab_灰色预测 GM(1,1)
灰色预测( Grey Model )是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法 。灰色预测通过关联分析 ， 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 。灰色预测模型对于不同问题采用不同模型，GM(1,1)模型适用于生成序列具有指数变化规律的情况，且只能描述单调的变化过程 。00概述信息不完全的系统称为灰色系统...
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绝对干货，python实现灰色预测模型 ， 残差检验，关联度检验 ， 后验差检验加残差修正
最新发布 数学建模算法与应用：预测模型（2）灰色预测模型
灰色预测的主要特点是模型使用的不是原始数据序列，而是生成的数据序列 。其核心体系是灰色模型（ Grey Model，简称 GM )，即对原始数据作累加生成（或其它方法生成）得到近似的指数规律再进行建模的方法 。优点是不需要很多的数据，一般只需要4个数据就够，能解决历史数据少、序列的完整性及可靠性低的问题；能利用微分方程来充分挖掘系统的本质，精度高；............
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灰色预测算法改进_改进背景值Z_python
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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