精度检验等级参照表 指标精度 等级 相对误差 关联度 均方差比值 小误差概率 一级 0.01 0.90 0.35 0.95 二级 0.05 0.80 0.50 0.80 三级 0.10 0.70 0.65 0.70 四级 0.20 0.60 0.80 0.60

随着实验系统规模的不断扩大，系统运行成本高、周期长等问题逐渐显现，这就造成了实验数据获取困难、可供分析的实验数据量偏小等问题。因此，有必要通过合理的模型和方法分析原始数据的特点，对实验数据进行建模预测，获得足够的数据来对系统进行下一步的分析。针对此问题，以灰色理论为基础，在非等间距GM（1，1）灰色预测模型的基础上，首先加入残差校正模型来提高预测精度，同时对于原始数据具有周期性的情形，建立周期补偿序列，最终建立起了带周期校正的灰色残差数据预测模型。最终的实验结果表明，该模型在用于对周期性数据的预测时，准确率相对于不带周期校正的预测模型有所提高。

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！！！！

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。

GM∕T 0077-2019 银行核心信息系统密码应用技术要求.pdfGM∕T 0077-2019 银行核心信息系统密码应用技术要求.pdf

本标准规定了四个递增的、定性的安全要求等级，以满足密码模块再不同应用和工作环境中的要求。

为了提高预测模型的精度,给出了一种新的组合预测模型.利用时间序列ARIMA预测模型、BP神经网络及GM灰色预测模型进行单一模型的拟合与预测,通过赋予适当权系数结合三种方法得到了新的组合预测模型.山西省人均GDP预测实例应用结果表明:组合预测模型很好地描述了山西省人均GDP的非线性发展,比单一预测方法具有更高的预测精度.组合模型发挥了这三种模型各自的优势,可以作为人均GDP预测的有效方法,该模型在时间序列的预测中是有效的.

matlab精度检验代码gmIdNeoKit 具有GUI的Gm Id套件可与Matlab数据文件一起使用，类似于Boris Murmann教授的gm / ID入门套件（）。 我要感谢Murmann教授允许使用他的作品。 用法 总体描述 此Gm Id套件包含两部分：用于数据生成的matlab部分和用于mos大小调整和优化的python gui Matlab数据生成 matlab数据生成部分是基于Boris Murmann教授的gm / ID入门工具包创建的。 在使用经过修改的套件之前，请先阅读Murmann教授入门套件中的自述文件。 进行了一些更改，以使生成的MATLAB数据与GUI更好地配合使用。 更多数据保存在配置文件中，例如“ GMOVERID”和“ FUG” 更改matlab文件的格式以展平mos晶体管的结构并以适当的版本存储 为了使用GUI，spectre_run脚本保存的数据名称应采用以下格式：techCode_deviceName_cornerCode.mat techCode：技术的代号 deviceName：以'n'或'p'开头以指示mos晶体管的类型 cornerCo

这是GM-PHD的简单代码，可以尝试修改成自己的代码。

GM／T 0016-2012智能密码钥匙密码应用接口规范