灰度预测算法的编程，包括43个案例分析与解答

29. 灰色预测一、灰色预测概述灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的，通常分为以下几类：(1) 灰色时间序列预测。用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量（如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等）构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某特征量的时间。(2) 畸变预测（灾变预测）。通过模型预测异常值出现的时刻，预测异常值什么时候出现在特定时区内。 (3) 波形预测，或称为拓扑预测，它是通过灰色模型预测事物未来变动的轨迹。 (4) 系统预测，对系统行为特征指标建立一族相互关联的灰色预测理论模型，在预测系统整体变化的同时，预测系统各个环节的

灰色预测模型代码matlab particle_Filter 这是python Intelligent Robotics Systems练习2：Particle Filter中的部分过滤器实现。 使用地标的移动机器人的蒙特卡洛定位考虑一个平面机器人，其三个DOF x =（x，y，θ）在大小为100×100的世界中运行。该世界包括m = {（（20，20）， （80，80），（20，80），（80，20）}，如图所示。机器人可以接受两个电机命令，一个转弯运动命令u1，（u1∈[0，2π））和一个向前运动命令u2（u2> 0）。 机器人的确定性运动模型由θ0 =θ+ u1，x 0 = x + u2 cosθ0，y 0 = y + u2 sinθ0给出。为了实现MCL算法，提供了两个Matlab类。 cWorld类定义机器人的世界，并包括绘图功能。 cRobot类初始化世界上具有任意姿势的机器人。 该类包括以下功能：•设置：设置机器人的新姿势•打印：将机器人的姿势打印到Matlab提示中•绘图：在世界上绘图机器人[不同的颜色和不同的绘图样式-“机器人”和可以选择“粒子”]•设置噪声：设置噪声

在互逆的分数阶累加生成算子和分数阶累减生成算子的基础上, 建立分数阶算子GM(1,1) 模型, 均值GM(1,1) 模型是当?? = 1 时的特例. 给出分数阶算子GM(1,1) 模型最小平均相对误差下最优阶数的粒子群优化算法.多个验证实例表明, 通过对阶数进行优化, 分数阶算子GM(1,1) 模型可具有比GM(1,1)、DGM(1,1) 等模型更高的拟合精度.

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灰色预测的MATLAB代码实现，包含详细注释，并且附带文档描述对灰色预测的一些个人理解，理解起来相对容易些。

2.灰色系统预测模型的精度检验 预测就是借助于过去的探讨去推测、了解未来。灰色预测就是通过原始数据的处理和灰色模型的建立，发现、掌握系统发展规律，对系统未来状态做出科学定量预测。

这是非常好用的灰色预测模型的MATLAB源程序，可以帮助大家对灰色预测模型有更好的理解

Python+最小二乘+灰色预测+误差分析