数学建模之灰色预测模型
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数学建模之灰色预测模型
一、灰色预测模型
简介(P372)
特点:模型使用的不是原始数据列,而是生成的数据列。
优点:不需要很多数据,一般只用4个数据就能解决历史数据少,序列的完整性和可靠性低的问题。
缺点:只适用于中短期的预测和指数增长的预测。
1、GM(1,1)预测模型
GM(1,1)表示模型为一阶微分方程,且只含有一个变量的灰色模型。 1.1模型的应用 ①销售额预测
②交通事故次数的预测
③某地区火灾发生次数的预测
④灾变与异常值预测,如对旱灾,洪灾,地震等自然灾害的时间与程度进行预报。(百度文库)
⑤基于GM(1,1)模型的广州市人口预测与分析(下载的文档) ⑥网络舆情危机预警(下载的文档) 1.2步骤
①级比检验与判断
由原始数据列(0)(0)(0)(0)((1),(2),,())x x x x n =计算得序列的级比为
(0)(0)(1)(),2,3,
,.()
x k k k n x k λ-==
若序列的级比()k λ∈ 221
2
(,)n n e e
-++Θ=,则可用(0)x 作令人满意的GM(1,1)建模。
光滑比为
(0)1
(0)
1
()
()()
k i x k p k x
i -==
∑
若序列满足
[](1)
1,2,3,,1;()
()0,,3,4,
,;0.5.
p k k n p k p k k n ϕϕ+<=-∈=<
则序列为准光滑序列。
否则,选取常数c 对序列(0)x 做如下平移变换
(0)(0)()(),1,2,
,,y k x k c k n =+=
序列(0)y 的级比
0(0)(1)
(),2,3,
,.()
y y k k k n y k λ-=∈Θ=
②对原始数据(0)x 作一次累加得 (1)(1)(1)(1)(0)(0)(0)(0)(0)((1),(2),,())(11+(2),,(1)()).x x x x n x x x x x n ==++(),()
建立模型:
(1)
(1),dx ax b dt
+= (1)
③构造数据矩阵B 及数据向量Y
(1)(1)(1)(2)1(3)1,()z z B z n ⎡⎤- ⎢⎥- ⎢
⎥=⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥- 1⎣⎦(0)(0)(0)(2)3()x x Y x n ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥ ⎢⎥⎢⎥⎣⎦
() 其中:(1)(1)(1()0.5()0.5(1),2,3,,.z k x k x k k n =+-=)
④由
1ˆˆ()ˆT T a
u
B B B Y b -⎡⎤==⎢⎥⎣⎦
求得估计值ˆa
= ˆb = ⑤由微分方程(1)得生成序列预测值为
ˆ
(1)
(0)ˆˆˆ(1)(1)k 0,1,,1,,ˆˆak b b x
k x e n a a -⎛⎫+=-+=- ⎪ ⎪⎝⎭
,
则模型还原值为
(0)(1)(1)ˆˆˆ(1)(1),1,2,,1,.x k x k x k n +=+-=-
⑥精度检验和预测
残差
(0)(0)ˆ()()(),1,2,,,k x k x
k k n ε=-=
3、波形预测
波形预测, 是对一段时间内行为特征数据波形的预测。当原始数据频频摆动且摆动幅度较大时,可以考虑根据原始数据的波形预测未来的行为数据发展变化, 以便进行决策。从本质上来看,波形预测是对一个变化不规则的行为数据列的整体发展进的预测。 3.1 模型的应用
①区域降水量预测(下载文档)
②运量需求不平衡航线下客流量预测(下载文档) ③网络舆情危机预警(下载文档) 3.2步骤
①求出序列折线
由原始数据列((1),(2),,())x x x x n =得出序列X 的k 段折线图形为
[]()()(1)()k x x k x k x k x k '=+-+-
序列X 的折线为
[]{}()()(1)()|1,2,
,1k
x
x k x k x k x k k n '=+-+-=-
②选取等高线
令{}{}max min 11(),()max min k n
k n
x k x k σσ≤≤≤≤==则有
0min 1max min min 1max min min min max min max 1,(),
,(),
,
1(),(0,1,2,
,)
s s i
s s
s i s s
γσγσσσγσσσγσσσγσ==-+=-+-=++==
如果k x 的i 段折线上有γ等高点,则坐标为()
(,)(1)()
x i i x i x i γγ-++-。
③等高点的计算
解方程k x =γ得到折线k x 与γ的交点(0)()x i =(,())(1,2,)i i x x x i ''=,即γ等高点。 ④(0)()x i 构成等高时刻序列,求出各等高时刻序列的GM(1,1)预测。 ⑤得出波形预测
画出波形图,并分析。