matlabG(1,1)预测仿真模型的优化

灰色预测的 MATLAB 程序真挺实用，尤其是用在那种数据点少、信息又不全的场景，效率还蛮高。用的是比较经典的 GM(1,1) 模型，逻辑也清晰，整个结构看着舒服，适合想快速上手灰色建模的朋友。 程序用 MATLAB 写的，核心逻辑就是先做个累加，把原始序列转换一下，搞个微分方程建模。整体上就是从原始数据出发，推一个趋势出来。适合做短期预测，比如销量、能耗这种不太规律的东西。 你只要丢一个数列进去，比如 [5 6 8 10]，程序就能自动给你把模型参数都算好。像 afor 和 ufor 这俩参数，是用最小二乘法估出来的，精度还不错。 后面会根据模型公式算出一个平滑的预测序列，用 exp 来拟合

GM(1,1)r 代码是运用 R 语言实现灰色关联度的工具，主要用于 GM（1，1）灰色系统预测模型的计算。对于想要在 R 中进行关联度的朋友来说，这段代码还是蛮实用的，简单易懂，入门也不难。你可以直接拿来用，也可以根据自己的需求进行一些调整，挺灵活的。如果你做的项目涉及到时间序列预测或类似，GM(1,1)r 代码会是一个不错的选择。嗯，值得一试！

灰色预测的 GM(1,1)方法，还挺适合做数据样本不多、规律又不太的时候的趋势。用 ANSYS Workbench 跑工程仿真的时候，套个 GM(1,1)模型来预测材料应力、热传导那类数据，效果还蛮靠谱。数学上其实就一阶微分建模，加个累加变换，解个白化方程，步骤清晰。参考数据只要不是太乱，都能跑出一个不错的预测模型。像那种只有五六个观测点的情况，传统统计方法不太行，灰色预测就派上用场了。你可以简单理解成：先把数据平滑一遍，去拟合趋势。操作不难，多人用 MATLAB 或者 R 就能搞定。如果你用的是 MATLAB，网上有不少现成的脚本，比如GM(1,1)建模代码直接拿来改就行，APP 工具包也有

可以下载学习GM（1,1）模型的matlab程序，提供了相关学习资料。

利用matlab编写灰色GM（1,1）模型的运算程序。该模型基于灰色系统理论，通过微分方程求解系统常数，将离散数据转化为连续数据序列，从而减弱原始时间序列的随机性。

基于 MATLAB APP 设计的灰色预测 G(1,1) 算法工具包，专为数据预测而打造。无需更改或调试程序，直接导入数据即可使用。 该工具包包含: 算法理论介绍 算法源代码 实例数据 使用教程 广泛应用于数据分析预测、数学建模竞赛（如全国大学生数学建模大赛、美国大学生数学建模大赛）等领域。

灰色系统预测模型的源码资源，真是搞数学建模时候的救星。是GM(1,1)这种经典模型，用起来挺顺手，公式推导和拟合预测值都能一步到位。像你在不完整或样本小的数据时，灰色理论就派上大用场了，MATLAB 和 R 语言版本的源码也都有，直接拿来改改就能用。哦，对了，建模比赛或者课程作业用它，省时省力效果还不错。

公平的席位分配优化模型MF法：最大剩余法(GR)实际上解决了以下优化问题：你能证明这些结论吗？任意lt范数(t≥1),如：1, 2, ∞范数EP法：

4.1.3 建立MA(1)模型及检验 基于Matlab 6.5的时间序列工具箱，得到MA(1)模型：tX = 0.0019 + tε - 0.1747 * 1−tε 检验方法：使用蒙特卡洛模拟试验进行残差白噪声检验。通过1000次模拟试验，对不同的自相关最大时间间隔（1～20）进行检验，残差白噪声检验未通过的最大比率为0.045，表示在95%置信水平下，可以认为所建模型的残差是白噪声，符合Q检验要求，可以用于预测。 4.1.4 基于MA(1)模型的预测 利用时间序列工具箱中的garchpred函数，预测后两日的数值分别为：1926 和 1951.7。 4.2 基于BP网络的预测模型 4.2.1