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?^((1))(k+1)=(x^((1))(1)-b/a)e^(-ak)+b/a,k=1,2,…(ppt15)(動畫1)第三步數(shù)據(jù)還原及預(yù)測。為什么要做數(shù)據(jù)還原呢?我們在做數(shù)據(jù)預(yù)處理的時候,是對數(shù)據(jù)進行累加了,因此必須還原。(動畫2)具體是對數(shù)據(jù)模型作逆生成處理,還原x
?^((0))(k)。相應(yīng)的計算公式:(動畫3)見背板公式。初值取為x
?^((0))(1)=x^((0))(1);(動畫4)迭代公式為x
?^((0))(k)=x
?^((1))(k)-x
?^((1))(k-1)=(1-e^a)(x^((0))(1)-b/a)e^(-a(k-1)),k=2,3...綜上,通過上述3步我們就可以建立灰色GM(1,1)模型,得到預(yù)測的序列x
?^((0))(k)。(ppt16)下面我們看案例分析。(ppt17)以我國1998-2006年全國人口總量作為預(yù)測樣本,采用GM(1,1)模型進行數(shù)據(jù)預(yù)測。從樣本數(shù)據(jù)可看出1998我國人口大約12億多,到2006年,中國人口增長到13億多。(ppt18)整頁見背板公式。(動畫1)建立GM(1,1)模型,x^((0))(k)+az^((1))(k)=b,可以寫出對應(yīng)的白化方程。(動畫2)對原始數(shù)據(jù)X^((0))作一次累加得得到X^((1)),X^((1))的人口數(shù)據(jù)從12億多變化到115億多。(動畫3)作X^((1))的緊鄰均值生成序列Z^((1)),Z^((1))的人口數(shù)據(jù)從18億多變化到108億多。(ppt19)(動畫1,2)利用最小二乘法對參數(shù)進行估計,代入數(shù)據(jù)可以得到矩陣B,向量Y的值,(動畫3)利用最小二乘法得:P=(B^TB)^(-1)B^TY,(動畫4)解的參數(shù)a=-0.0062,參數(shù)b=124790.(ppt20)整頁見背板公式。(動畫1)把參數(shù)代入灰微分方程。(動畫2,3)類似代入得到白化方程,把參數(shù)代入響應(yīng)方程還原后得到預(yù)測值x
?^((0))。(ppt21)(動畫1,2)預(yù)測結(jié)果的圖像表明GM(1,1)模型做短期預(yù)測效果還是比較好的。(ppt22)我們看看模型的具體應(yīng)用。(ppt23)(動畫
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