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矿井瓦斯涌出量的GM(1,1)
新陈代谢
模型预测
运用灰色系统理论,根据矿井相对瓦斯涌出量的历史统计数据建立GM(1,1)模型和GM(1,1)
新陈代谢
模型,使用残差进行精度检验。对比表明,
新陈代谢
模型精度高于常规的GM(1,1)模型,应用GM(1,1)
新陈代谢
模型对矿井未来3 a的瓦斯涌出量进行了预测,为矿山可持续发展提供参考。
2024-02-28 16:05:52
215KB
瓦斯涌出量
灰色系统理论
GM(1
1)新陈代谢模型
1
基于时间加权-
新陈代谢
GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用
文中针对时间因素对GM(1,1)模型预测造成的影响引入了时间加权-
新陈代谢
GM(1,1)模型,并将该模型应用于建筑物的沉降预测,结果证明时间加权-
新陈代谢
GM(1,1)模型比传统的GM(1,1)模型的预测精度高,具有较高的参考价值。
2024-02-28 15:49:35
655KB
沉降观测
灰色理论
沉降预测
GM(1
1
基于
新陈代谢
GM(1,1)-ARMA(p,q)模型的江苏省地区生产总值预测
基于
新陈代谢
GM(1,1)-ARMA(p,q)模型的江苏省地区生产总值预测,陶利,陈亦涛,本文结合
新陈代谢
GM(1,1)模型以及ARMA(p,q)模型的优点,用
新陈代谢
GM(1,1)模型提取序列中的趋势项,其余部分进行ARMA(p,q)分析,建立了新陈�
2024-02-28 15:47:08
689KB
首发论文
1
灰色
新陈代谢
瓦斯涌出预测
基于灰色
新陈代谢
模型的煤矿瓦斯涌出量预测,十分好用。
2022-03-26 22:08:02
1.35MB
系统建模
1
基于
新陈代谢
GM_1_1_模型的我国人口城市化水平分析.pdf
一个好的借鉴,关于GM(1,1)模型的,这种
新陈代谢
的模型是对原始的GM(1,1)模型的改进,在解决相关问题时可能更好的提供借鉴!!!!
2022-02-18 18:37:04
125KB
GM(1,1)
1
基于灰色GM(1,1)
新陈代谢
模型的矿井瓦斯涌出量动态预测
矿井工作面瓦斯涌出是一个动态不确定的过程,因此最新瓦斯涌出数据的研究至关重要,本文将灰色GM(1,1)模型瓦斯涌出量预测结果加入原始数列,对原始数据序列的信息进行更新,建立了矿井瓦斯涌出量GM(1,1)
新陈代谢
动态预测模型,采用残差检验法对该模型精度进行检验,其平均相对误差为3.861%,预测精度明显优于GM(1,1)模型,提高了灰色GM(1,1)模型预测瓦斯涌出量的精度。
2022-02-18 18:12:36
677KB
灰色理论
GM(1
1)新陈代谢模型
瓦斯涌出量动态预测
1
GM(1,1)
新陈代谢
新陈代谢
GM(1,1),还不错,
2021-11-05 20:33:18
960B
灰色模型
1
应用灰色
新陈代谢
GM(1,1)模型预测河流水质 (2007年)
由于常规CM(1,1)模型进行预测时,精度较高的仅是最近的几个数据,越往未来发展,该模型预测的精度也就越弱。针对常规GM(1,1)模型存在的不足,运用灰色系统理论,建立了灰色
新陈代谢
CM(1,1)河流水质预测模型,对该模型的精度以及误差进行了分析,并利用该模型对某地区河流的水质进行了预测。计算机实际模拟证明:灰色
新陈代谢
GM(1,1)预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测的可靠程度,从而实现河流水质的早期预测评估。
2021-11-05 20:26:05
181KB
自然科学
论文
1
新陈代谢
的灰色预测的R代码
作为时间序列预测中的趋势项,比传统的趋势预测更为准确,在一般灰色预测上进行改进加上
新陈代谢
2021-04-09 20:16:29
2KB
灰色预测
时间序列
新陈代谢
1
灰色模型GM(1,1)程序二次拟合和等维
新陈代谢
改进预测程序
%下面程序是灰色模型GM(1,1)程序二次拟合和等维
新陈代谢
改进预测程序,matlab6.5 ,使用本程序请注明,程序存储为gm1.m %x = [5999,5903,5848,5700,7884];gm1(x); 测试数据 %二次拟合预测GM(1,1)模型 function gmcal=gm1(x)
2021-04-09 19:59:45
55KB
灰色模型GM(1
1)程序二次拟合和等维新陈代谢改进预测程序
1
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