《灰色預(yù)測法》PPT課件.pptVIP

10.1 灰色預(yù)測理論 10.2 GM(1,1)模型 10.3 GM(1,1)殘差模型及GM (n, h)模型,10 灰色預(yù)測法,10.1 灰 色 預(yù) 測 理 論,一、灰色預(yù)測的概念 灰色預(yù)測法是一種對(duì)含有不確定因素的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測的方法。,黑色系統(tǒng)是指一個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)部信息對(duì)外界來說是一無所知的，只能通過它與外界的聯(lián)系來加以觀測研究。,灰色系統(tǒng)內(nèi)的一部分信息是已知的，另一 部分信息是未知的，系統(tǒng)內(nèi)各因素間有不確定的關(guān)系。,（1）灰色系統(tǒng)、白色系統(tǒng)和黑色系統(tǒng),白色系統(tǒng)是指一個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)部特征是完全已知的，即系統(tǒng)的信息是完全充分的。,灰色預(yù)測是對(duì)既含有已知信息又含有不確定信息的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)則，就是對(duì)在一定范圍內(nèi)變化的、與時(shí)間有關(guān)的灰色過程進(jìn)行預(yù)測。,（2）灰色預(yù)測法,灰色預(yù)測通過鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢的相異程度，即進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行生成處理來尋找系統(tǒng)變動(dòng)的規(guī)律，生成有較強(qiáng)規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列，然后建立相應(yīng)的微分方程模型，從而預(yù)測事物未來發(fā)展趨勢的狀況。,灰色預(yù)測法用等時(shí)距觀測到的反映預(yù)測對(duì)象特征的一系列數(shù)量值構(gòu)造灰色預(yù)測模型，預(yù)測未來某一時(shí)刻的特征量，或達(dá)到某一特征量的時(shí)間。,（3）灰色預(yù)測的四種常見類型, 灰色時(shí)間序列預(yù)測 即用觀察到的反映預(yù)測對(duì)象特征的時(shí)間序列來構(gòu)造灰色預(yù)測模型，預(yù)測未來某一時(shí)刻的特征量，或達(dá)到某一特征量的時(shí)間。 畸變預(yù)測 即通過灰色模型預(yù)測異常值出現(xiàn)的時(shí)刻，預(yù)測異常值什么時(shí)候出現(xiàn)在特定時(shí)區(qū)內(nèi)。,系統(tǒng)預(yù)測 通過對(duì)系統(tǒng)行為特征指標(biāo)建立一組相互關(guān)聯(lián)的灰色預(yù)測模型，預(yù)測系統(tǒng)中眾多變量間的相互協(xié)調(diào)關(guān)系的變化。 拓?fù)漕A(yù)測 將原始數(shù)據(jù)做曲線，在曲線上按定值尋找該定值發(fā)生的所有時(shí)點(diǎn)，并以該定值為框架構(gòu)成時(shí)點(diǎn)數(shù)列，然后建立模型預(yù)測該定值所發(fā)生的時(shí)點(diǎn)。,二、生成列,為了弱化原始時(shí)間序列的隨機(jī)性，在建立灰色預(yù)測模型之前，需先對(duì)原始時(shí)間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后的時(shí)間序列即稱為生成列。,累加,累加是將原始序列通過累加得到生成列。,灰色系統(tǒng)常用的數(shù)據(jù)處理方式有累加和累減兩種。,（1）數(shù)據(jù)處理方式,累加的規(guī)則:,將原始序列的第一個(gè)數(shù)據(jù)作為生成列的第一個(gè)數(shù)據(jù)，將原始序列的第二個(gè)數(shù)據(jù)加到原始序列的第一個(gè)數(shù)據(jù)上，其和作為生成列的第二個(gè)數(shù)據(jù)，將原始序列的第三個(gè)數(shù)據(jù)加到生成列的第二個(gè)數(shù)據(jù)上，其和作為生成列的第三個(gè)數(shù)據(jù)，按此規(guī)則進(jìn)行下去，便可得到生成列。,記原始時(shí)間序列為：,生成列為：,上標(biāo)1表示一次累加，同理，可作m次累加：,對(duì)非負(fù)數(shù)據(jù)，累加次數(shù)越多則隨機(jī)性弱化越多，累加次數(shù)足夠大后，可認(rèn)為時(shí)間序列已由隨機(jī)序列變?yōu)榉请S機(jī)序列。 一般隨機(jī)序列的多次累加序列，大多可用指數(shù)曲線逼近。,累減,將原始序列前后兩個(gè)數(shù)據(jù)相減得到累減生成列,累減是累加的逆運(yùn)算，累減可將累加生成列還原為非生成列，在建模中獲得增量信息。,一次累減的公式為：,三、關(guān)聯(lián)度,關(guān)聯(lián)度分析是分析系統(tǒng)中各因素關(guān)聯(lián)程度的方法，在計(jì)算關(guān)聯(lián)度之前需先計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)。,（1）關(guān)聯(lián)系數(shù),設(shè),則關(guān)聯(lián)系數(shù)定義為：,式中：,為第k個(gè)點(diǎn),稱為分辨率，01,一般取=0.5；,對(duì)單位不一，初值不同的序列，在計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)前應(yīng)首先進(jìn)行初始化，即將該序列所有數(shù)據(jù)分別除以第一個(gè)數(shù)據(jù)。,的絕對(duì)誤差；,和,為兩級(jí)最小差；,為兩級(jí)最大差；,（2）關(guān)聯(lián)度,和,的關(guān)聯(lián)度為：,一個(gè)計(jì)算關(guān)聯(lián)度的例子,工業(yè)、農(nóng)業(yè)、運(yùn)輸業(yè)、商業(yè)各部門的行為數(shù)據(jù)如下：,工業(yè),農(nóng)業(yè),運(yùn)輸業(yè),商業(yè),參考序列分別為,，被比較序列為 ,試求關(guān)聯(lián)度。,解答：,以,為參考序列求關(guān)聯(lián)度。,第一步：初始化，即將該序列所有數(shù)據(jù)分別除以第一個(gè)數(shù)據(jù)。得到：,第二步：求序列差,第三步：求兩極差,第四步：計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù),取=0.5，有：,從而：,第五步：求關(guān)聯(lián)度,計(jì)算結(jié)果表明，運(yùn)輸業(yè)和工業(yè)的關(guān)聯(lián)程度 大于農(nóng)業(yè)、商業(yè)和工業(yè)的關(guān)聯(lián)程度。,為參考序列時(shí)，計(jì)算類似，這里略去。,10.2 GM(1,1)模型,一、GM（1，1）模型的建立,設(shè)時(shí)間序列,有n個(gè)觀,察值，通過累加生成新序列,則GM（1，1）模型相應(yīng)的微分方程為：,其中：稱為發(fā)展灰數(shù)；稱為內(nèi)生控制灰數(shù)。,設(shè),為待估參數(shù)向量，,最小二乘法求解。解得：,求解微分方程，即可得預(yù)測模型：,，可利用,灰色預(yù)測檢驗(yàn)一般有殘差檢驗(yàn)、關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)和后驗(yàn)差檢驗(yàn)。,二、模型檢驗(yàn),（1）殘差檢驗(yàn),按預(yù)測模型計(jì)算,并將,累減生成,然后計(jì)算原始序列,與,的絕對(duì)誤差序列及相,對(duì)誤差序列。,（2）關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn),根據(jù)前面所述關(guān)聯(lián)度的計(jì)算方法算出,與原始序列,的關(guān)聯(lián)系數(shù)，然后計(jì)算出關(guān)聯(lián),度，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，當(dāng)=0.5時(shí)，關(guān)聯(lián)度大于0.6便 滿意了。,（3）后驗(yàn)差檢驗(yàn),a.計(jì)算原始序列標(biāo)準(zhǔn)差:,b. 計(jì)算絕對(duì)誤差序列的標(biāo)準(zhǔn)差：,c. 計(jì)算方差比：,d. 計(jì)算小誤差概率：,令:,，,則：,P 0.95 0.80 0.70 0.70,C 0.35 0.50 0.65 0.65,好 合格 勉強(qiáng)合格 不合格,10.3 GM(1,1)殘差模型及GM(n,h)模型,一、殘差模型,若用原始經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列,模型檢驗(yàn)不合格或精度不理想時(shí)，要對(duì)建立的 GM（1，1）模型進(jìn)行殘差修正或提高模型的預(yù) 測精度。修正的方法是建立GM（1，1）的殘差 模型。,建立的GM(1,1),二、 GM（n，h）模