灰尘模型matlab原代码MNIST-Matlab 使用用 Matlab 编写的卷积神经网络实时识别数字的程序。 loadMNISTImages.m , loadMNISTLabels.m是用于加载训练集和测试集（ubyte 文件）的图像和标签的函数 每个数字的图像使用相机拍摄并保存为“jpg”文件，并与 m 文件放在同一文件夹中。 将图像读入控制台，并使用在网络上训练的分类（）函数对实际手写数字进行分类。 有一个名为process.m的函数与该程序相关联。 它能够读取图像并对其进行处理，以便原始图像具有与模型训练所使用的 MNIST 数据集相同的格式。 主要代码在Project6.m 中。 首先，将原始图像转换为灰度，然后使用“最大连通分量”从冗余背景中裁剪数字，将图像周围的区域框起来，然后像 MNIST 数据集一样将其调整为 28x28。 从这里，模型可以对数字进行分类。

基于VB的_灰色模型预测_和_线性回归预测

交通流预测是智能交通系统至关重要的一部分，应用于交通流预测的方法非常多，由于实际路况的复杂性和单个.方法的局限性，现有方法的精确度亟待提高。为解决这一问题，采用数据融合的方法，对传感器采集的原始数据做数据预.处理，利用小波分析去除信号多余的噪声，然后利用AＲIMA 模型和灰色模型分别对同一交通流序列进行建模，得出两者.各自的预测结果后，找出最佳权值对两种模型的结果进行加权，得到数据融合后的预测结果。仿真结果表明，该组合模型.改善了单个预测方法的短处，使得预测精度有所提高。

孟加拉巴拉普库利亚煤矿位于孟加拉国西北部,为一独立的半断陷冈瓦纳群含煤盆地。该矿主采的Ⅵ煤层为特厚煤层,煤层均厚36m。受矿井水文地质条件等因素影响,目前仅在南翼采区进行开采。根据煤矿Ⅵ煤一分层开采2000-2012年的涌水量实测资料,建立灰色理论模型并进行模型精度检验。在此基础上,利用灰色理论的预测方法,基于Matlab软件编程计算,对2013-2018年的矿井涌水量动态变化进行预测,并将模型预测值与实测资料进行对比。结果表明,所建立的灰色系统模型具有可靠性和适用性,涌水量预测成果可为矿井排水系统的设计提供依据。

灰色模型在房地产发展预测中的应用，孙彪，曾希君，根据某城市房地产业生产总值增加值的数据，利用灰色系统理论进行预测，并MATLAB 编程计算出2009年各个季度的相应的房地产业生产总值�

灰色系统理论及其应用一书的配套软件，刘思峰教授编写。利用软件可以进行灰序列生成，灰色聚类分析，灰色决策分析，灰色关联分析，建立灰色模型等。

灰色GM(1,1)模型不适合描述随机波动性较大的预测问题,单纯应用该模型进行齿轮寿命预测时,预测精度不能保证;引入马尔可夫理论,建立了灰色马尔可夫预测模型,采用统计的方法,通过计算系统到达目标时刻的不同步数的转移概率矩阵,确定系统的目标状态。实例证明,相比与GM(1,1)模型,灰色马尔可夫模型的预测精度更高。

2022年精选数学建模算法教程文档合集第10期：灰色模型（12份）包含如下文档： bpnet(1).m cumcm0511.pdf 差分方程在人口增长预测中的应用研究.pdf 常用数学模型及建模方法.doc 数学建模的几种基本预测方法的探讨.pdf 数学建模竞赛中应当掌握的十类算法.pdf 浅谈数学建模中预测方法.pdf 灰色+差分方程预测人口.pdf 灰色模型和BP神经网络模型在城市时用水量预测中的应用比较.pdf 灰色预测公式的理论缺陷及改进.pdf 灵敏度分析.pdf 第二十八章 灰色系统理论及其应用.pdf （关注）灰色BP模型.ppt

针对灰色理论传统的等时距GM（1,1）模型存在不能应用于工程实际中常常存在的非等时距的监测时序问题，建立了不等时距的灰色GM（1,1）边坡位移预测模型。鉴于模型建立及应用中的计算比较烦琐，将模型编制成应用软件，支持输入少量历史监测数据预测指定时间的边坡位移。通过实例利用应用软件对边坡位移进行了预测，实际证明其拟合精度较好,预测结果正确可靠,能够反映边坡位移的客观存在与发展态势，且提高了效率，便于实际工程应用。

首先对数据进行级比检验，确定满足预测条件再进行计算。计算出预测值后， 进行残差检验和级比偏差检验，预测值符合精度要求后再输出预测结果。