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  1. projectionsGray

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  2. 灰色预测模型称为CM模型,G为grey的第一个字母,M为model的第一个字母。GM(1,1)表示一阶的,一个变量的微分方程型预测模型。GM(1,1)是一阶单序列的线性动态模型,主要用于时间序列预测。 一、GM(1,1)建模 设有数列 共有 个观察值 对 作累加生成,得到新的数列 灰色理论与模型及在车辆拥有量预测中的应用 灰色神经网络交通事故预测比较 灰色系统(第三版)-projections Gray (No. Third Edition)
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-23
    • 文件大小:112.25kb
    • 提供者:fyh
  1. GM11

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  2. 灰色理论认为系统的行为现象尽管是朦胧的,数据是复杂的,但它毕竟是有序的,是有整体功能的。灰数的生成,就是从杂乱中寻找出规律。同时,灰色理论建立的是生成数据模型,不是原始数据模型,因此,灰色预测的数据是通过生成数据的gm(1,1)模型所得到的预测值的逆处理结果。 -Grey system theory is that the behavior of the phenomenon, albeit hazy, data are complex, but still it is orderly, t
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-24
    • 文件大小:7.6mb
    • 提供者:张额哦
  1. gerynet

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  2. 基于灰色系统理论的灰色模型神经网络,用于预测算法的研究实现。-Gray on gray system theory neural network model for predicting algorithm implementation.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-01
    • 文件大小:2.75kb
    • 提供者:xcxc
  1. gray-predict

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  2. 游需求分析婶予促进我目各地区的经济发展和文化交流都有着重要的意叉。由于旅*业的。小样本,膏信息,不确定”性, 旅游市场可以看做是一个巨大的灰色系统。皋文竹对旅游需求同题进行了详细的研完,提出了基于灰色表镜理论的多元数学预测模型GM (1,N).合理分析诸多因素对旅游需求的综合影响,可以很好的解决此奏问题。同时。以北京地区旅游需求发展为倒,根据北京市旅游局平 的历年旅游统计数据,确定影响游客人数的因素并对其合理量化,应用GM(1,N)模型对最地的旅游需求进行预潮.井通过残盖检验,后戎
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:661byte
    • 提供者:lhj
  1. gm11

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  2. 标准gm(1,1)模型, 程序名称:gm11.m GM(1,1)模型 程序功能:利用GM(1,1)模型进行预测。 程序编写:mongvi@126.com 开发指导:刘思峰教授 程序发布:南京航空航天大学灰色系统研究所 演示数据1,刘思峰教授等著《灰色系统理论及其应用》第四版(p98): X0=[2.874 3.278 3.337 3.390 3.679] 演示数据2,刘思峰教授等著《灰色系统理论及其应用》第四版(p103): X0=[6 2
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-12
    • 文件大小:1.05kb
    • 提供者:wang
  1. gm1n

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  2. 程序名称:gm1n.m GM(1,N)模型,程序功能:利用GM(1,N)模型进行预测。程序编写:mongvi@126.com。开发指导:刘思峰教授。程序发布:南京航空航天大学灰色系统研究所。-GM gm1n.m (1, N) model Function: GM (1, N) model is used to forecast.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2016-01-30
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:wang
  1. gm21

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  2. 程序名称:gm21.m GM(2,1)模型 程序功能:利用GM(2,1)模型进行预测。 程序编写:mongvi@126.com 开发指导:刘思峰教授 程序发布:南京航空航天大学灰色系统研究所-Program name: GM gm21.m (2,1) model Program function: using GM (2,1) model to predict. Programming: mongvi@126.com Development direction: Pr
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-12
    • 文件大小:1.12kb
    • 提供者:wang
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