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 ，其元素 （5-1） 有： 对数列 ，可建立预测模型的白化形式方程， （5-2） 式中： ——为待估计参数。分别称为发展灰数和内生控制灰数。设 为待估计参数向量 则 按最小二乘法求解， 有： （5-3） 式中： （5-4） （5-5） 将（5-3）式求得的 代入（5-2）式，并解微分方程，有 （1，1）预测模型为： （5-6）
上传时间： 2015-03-04
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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)
上传时间： 2013-12-22
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数学建模32种常规方法1..第一章 线性规划.pdf10.第十章 数据的统计描述和分析.pdf11.第十一章 方差分析.pdf12.第十二章 回归分析.pdf13.第十三章 微分方程建模.pdf14.第十四章 稳定状态模型.pdf15.第十五章 常微分方程的解法.pdf16.第十六章 差分方程模型.pdf17.第十七章 马氏链模型.pdf18.第十八章 变分法模型.pdf19.第十九章 神经网络模型.pdf2.第二章 整数规划.pdf20.第二十章 偏微分方程的数值解.pdf21.第二十一章 目标规划.pdf22.第二十二章 模糊数学模型.pdf23.第二十三章 现代优化算法.pdf24.第二十四章 时间序列模型.pdf25.第二十五章 存贮论.pdf26.第二十六章 经济与金融中的优化问题.pdf27.第二十七章 生产与服务运作管理中的优化问题.pdf28.第二十八章 灰色系统理论及其应用.pdf29.第二十九章 多元分析.pdf3.第三章 非线性规划.pdf30.第三十章 偏最小二乘回归.pdf31、支持向量机(数学建模).pdf32、作业计划(数学建模).pdf4.第四章 动态规划.pdf5.第五章 图与网络.pdf6.第六章 排队论.pdf7.第七章 对策论.pdf8.第八章 层次分析法.pdf9.第九章 插值与拟合.pdf前言.pdf灰色预测公式的理论缺陷及改进.pdf
标签： 数学建模
上传时间： 2021-10-20
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开发与利用新能源是我国21世纪的重要能源战略。风能是一种“取之不尽，用之不竭”、环境友好的可持续性能源，已受到了越来越广泛的重视，并成为发展最快的新型能源。但是风电具有间歇性和随机性的固有缺点，随着大量的风力发电接入电网，势必会对电力系统的安全、稳定运行以及保证电能质量带来严峻挑战，从而限制风力发电的发展规模。风电场短期风速和发电功率预测是解决该问题的有效途径之一。中国的风电场大都是集中的、大容量的风电场，而且处于电网建设相对比较薄弱的地区，因此，中国更需要进行风电场短期风速和发电功率预测的研究，而发电功率的预测主要源自风速的预测。在此背景下，选择风电场短期风速预测方法作为主要研究内容，主要包括以下几个方面： 首先运用统计学方法来分析风速的时间序列特性及其预测方法和应用特点，说明现实中的风速序列具有很强的非平稳性。然后运用具有“数字显微镜”之美誉的小波变换来分析历史纪录的风速数据，通过运用二进正交小波变换Mallat算法对香港和河西走廊地区风速序列进行分解和重构，分离出风速序列中的低频信息和高频信息。对Mallat算法分解后的信号，运用最小二乘支持向量机分别进行向前一步预测，然后再把各预测结果合成，得到预测值。建立了基于小波变换和最小二乘支持向量机的短期风速预测方法。应用Matlab对该算法进行了仿真，仿真试验表明，小波变换是非平稳风速序列时频分析的有效工具，对风速序列的高频和低频信息起到很好的分离作用；最小二乘支持向量机的应用提高了预测的准确性。应用香港地区与河西走廊地区小时平均风速历史数据，验证了方法的有效性。
上传时间： 2013-04-24
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提出一种基于自适应混沌粒子群优化和支持向量机结合的非线性预测建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO启发式寻优机制对SVR模型的超参数进行自动选取，在超参数取值范围变化较大的情况下，效果明显优于网格式搜索算法。选取UCI机器学习数据库中的Forest fires标准数据集进行测试，实验结果表明该方法具有较高的精度和良好的泛化能力，对于解决多变量的回归预测问题是一种有效的方法。最后给出了混合算法在碳一多相催化领域的两种典型应用，在反应动力学模型未知的情况下建立催化剂组份模型和操作条件模型，以及基于混合算法的最优催化剂设计框架。
上传时间： 2013-10-23
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用BP神经网络程序模拟销售预测，能对销售数据进行时间序列预测，采用VC实现
上传时间： 2015-04-20
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在用混沌理论和神经网络进行短期负荷预测时，神经网络的输入的选择至关重要，该程序用matlabl实现了基于混沌时间序列的嵌入维数的选择
上传时间： 2015-08-10
上传用户：yangbo69
本程序时基于混沌理论和ELMAN神经网络的短期负荷预测，能取得很好的预测效果，直接使用该程序就能实现电力短期负荷预测，同样使用于其他类型的时间序列预测
上传时间： 2015-08-10
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混沌序列发生器，一种随机序列的预测！时间序列的分析和预测！
上传时间： 2016-02-18
上传用户：dengzb84
摘要:重构相空间是非线性分析的基础 ,利用联积分导出的 C2C方法是估计相空间重构参数延迟时间和延迟时间窗的有效方。由于混沌系统的初值敏感性和实际序列长度有限并带噪 ,使得 C2C方法估计出的和具有波动性。为了降低估值偏差 ,借鉴谱估计中平均法的思想 ,提出一种不同于已有文献利用整段序列估算和,而采用对序列分段估值后取平均的方法 ,并重点讨论了带噪序列的和 估值及序列长度对估值的影响。数值仿真证明这种平均处理方法对和的估值具有较好的有效性和可靠性。关键词:非线性时间序列 关联积分 重构参数 平均
上传时间： 2017-07-05
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