模型一灰色系统预测模型
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- 发布时间:2017-03-10
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模型-灰色系统预测模型灰色预测的特点是单数列预测。灰色系统理论把受众多因素影响,而又无法确定那些复杂关系的量,称为灰色量。对灰色量进行预测,不必拼凑-堆数据不准,关系不清、变化不明的参数,而是从自身的时间序列中寻找有用信息,建立和利用模型,发现和认识内在规律,并进行预测。但并不是说,像人口这样的灰色量不受任何因素的影响,而是说,时间序列数据的动态变化,正是那些主要的、次要的,直接的、间接的,已知的、未知的,明显的、隐含的众多因素相互联系、相互制约的体现以及协同作用的结果。在这里,我们就是从本身由题目的所得人口总数的时间序列出发,建立GM(1,1)模型进行预测。
2.GM(1,1)模型实现方法与步骤
(1)实现方法
a.生成列
为了弱化原始时间序列的随机性,在建立灰色预测模型之前,需先对原始时间序列进行累加数据处理,经过数据处理后的时间序列即称为生成列。
b.灰色时间序列预测
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-时刻的特征量,或达到某-特征量的时间。
(2)实现步骤
下面根据2008-2010 年的人均 排放量,以2008 年作为基准年,用统计的方法得出其人均 排放量,再用灰色系统预测2020年的人均 排放量情况,具体计算步骤如下:
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