灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)GM(1,1)模型及其Matlab實(shí)現(xiàn).doc

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1、灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)GM(1,1)模型及其Matlab實(shí)現(xiàn)預(yù)備知識(shí)(1)灰色系統(tǒng)白色系統(tǒng)是指系統(tǒng)內(nèi)部特征是完全已知的;黑色系統(tǒng)是指系統(tǒng)內(nèi)部信息完全未知的;而灰色系統(tǒng)是介于白色系統(tǒng)和黑色系統(tǒng)之間的一種系統(tǒng),灰色系統(tǒng)其內(nèi)部一部分信息已知,另一部分信息未知或不確定。(2)灰色預(yù)測(cè)灰色預(yù)測(cè),是指對(duì)系統(tǒng)行為特征值的發(fā)展變化進(jìn)行的預(yù)測(cè),對(duì)既含有已知信息又含有不確定信息的系統(tǒng)進(jìn)行的預(yù)測(cè),也就是對(duì)在一定范圍內(nèi)變化的、與時(shí)間序列有關(guān)的灰過程進(jìn)行預(yù)測(cè)。盡管灰過程中所顯示的現(xiàn)象是隨機(jī)的、雜亂無章的,但畢竟是有序的、有界的,因此得到的數(shù)據(jù)集合具備潛在的規(guī)律?;疑A(yù)測(cè)是利用這種規(guī)律建立灰色模型對(duì)灰色系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)

2、。目前使用最廣泛的灰色預(yù)測(cè)模型就是關(guān)于數(shù)列預(yù)測(cè)的一個(gè)變量、一階微分的GM(1,1)模型。它是基于隨機(jī)的原始時(shí)間序列,經(jīng)按時(shí)間累加后所形成的新的時(shí)間序列呈現(xiàn)的規(guī)律可用一階線性微分方程的解來逼近。經(jīng)證明,經(jīng)一階線性微分方程的解逼近所揭示的原始時(shí)間序列呈指數(shù)變化規(guī)律。因此,當(dāng)原始時(shí)間序列隱含著指數(shù)變化規(guī)律時(shí),灰色模型GM(1,1)的預(yù)測(cè)是非常成功的。1灰色系統(tǒng)的模型GM(1,1)1.1GM(1,1)的一般形式設(shè)有變量X(0)={X(0)(i),i=1,2,...,n}為某一預(yù)測(cè)對(duì)象的非負(fù)單調(diào)原始數(shù)據(jù)列,為建立灰色預(yù)測(cè)模型:首先對(duì)X(0)進(jìn)行一次累加(1—AGO,AcumulatedG

3、eneratingOperator)生成一次累加序列:         X(1)={X(1)(k),k=1,2,…,n}其中         X(1)(k)=X(0)(i)         =X(1)(k-1)+X(0)(k)(1)對(duì)X(1)可建立下述白化形式的微分方程:        十=u  (2)即GM(1,1)模型。上述白化微分方程的解為(離散響應(yīng)):         (1)(k+1)=(X(0)(1)-)+  (3)或      (1)(k)=(X(0)(1)-)+   (4)式中:k為時(shí)間序列,可取年、季或月。1.2辯識(shí)算法記參數(shù)序列為,=[a,u]T,可用下式求解

4、:=(BTB)-1BTYn(5)式中:B—數(shù)據(jù)陣;Yn—數(shù)據(jù)列B=(6)Yn=(X(0)(2),X(0)(3),…,X(0)(n))T ?。?)1.3預(yù)測(cè)值的還原由于GM模型得到的是一次累加量,k{n+1,n+2,…}時(shí)刻的預(yù)測(cè)值,必須將GM模型所得數(shù)據(jù)(1)(k+1)(或(1)(k))經(jīng)過逆生成,即累減生成(I—AGO)還原為(0)(k+1)(或(0)(k))才能用。(1)(k)=(0)(i)=(0)(i)+(0)(k)(0)(k)=(1)(k)-(0)(i)因?yàn)?1)(k-1)=(0)(i),所以(0)(k)=(1)(k)-(1)(k-1)。2應(yīng)用舉例取某高校1998年~2

5、003年的某專業(yè)招生數(shù)據(jù)建模,見表1。表1某高校專業(yè)招生數(shù)據(jù)表年招生人數(shù)20001322001922002118200313020041872005207以表1中的數(shù)據(jù)構(gòu)造原始數(shù)據(jù)列X(0),即X(0)={X(0)(1),X(0)(2),X(0)(3),X(0)(4),X(0)(5),X(0)(6)}={132,92,118,130,187,207}對(duì)X(0)進(jìn)行一次累加(1—AGO),生成數(shù)列:X(1)(k)=X(0)(i)即X(1)={X(1)(1),X(1)(2),X(1)(3),X(1)(4),X(1)(5),X(1)(6)}   ={132,224,342,472,6

6、59,866}和數(shù)據(jù)陣B、數(shù)據(jù)列YnB=,Yn=(92,118,130,187,207)T由式(5)得=[a,u]T=由式(4)得灰色預(yù)測(cè)模型GM(1,1)為(1)(k)=(X(0)(1)-)+=(132+277.0137483)-277.0137483=409.0137483-277.0137483預(yù)測(cè)值及預(yù)測(cè)精度見表2。表2某高校專業(yè)招生預(yù)測(cè)值及預(yù)測(cè)精度表年GM(1,1)模型計(jì)算值1—AGO還原值實(shí)際值誤差擬合相對(duì)誤差(%)2000132132132132002001225.060879622493921-12002339.295441834211411843.382003

7、479.52123472140130-10-7.692004651.65196591721871582005862.9466129866211207-4-1.9320061122.316167259252-7-2.78由表2知預(yù)測(cè)精度較高。2006年某專業(yè)招生人數(shù)預(yù)測(cè)值為259人。由于人數(shù)為整數(shù),所以結(jié)果取整數(shù)部分。GM(1,1)是一種長期預(yù)測(cè)模型,在沒有大的市場(chǎng)波動(dòng)及政策性變化的前提下,該預(yù)測(cè)值應(yīng)是可信的。如前所述,影響招生人數(shù)的因素很多且難以預(yù)測(cè)。因此,在采用灰色系統(tǒng)理論進(jìn)行定量預(yù)測(cè)時(shí),

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