为提高道路交通事故的预测精度以及建模速度，在分析道路交通事故影响因素基础上，提出了基于灰色关联分析的LS-SVM道路交通事故预测模型。该模型采用灰色关联分析完成影响因素的相关性分析，结合关联度值，筛选最小二乘向量机模型的输入变量，简化LS-SVM模型结构；然后运用动态改变惯性权重自适应粒子群算法（DCW-APSO）对模型参数进行优化选取；最后应用模型预测1996—2000年的综合道路交通事故死亡率，并将预测结果与其他模型进行对比分析。结果表明，相较其他预测模型，该模型具有较快的收敛速度，并能明显提高道路交通事故预测的精度。

学习灰色关联分析法的基本知识，对初学者有一定的参考价值。与大家共享，但愿有用。

灰色关联分析

提出了基于改进灰色关联分析法的气体绝缘金属封闭式开关设备(GIS)质量评价方法。该方法结合熵权法和专家打分法确定各评价指标的组合权重，克服了原始灰色关联分析计算中指标均权及专家赋权的不足。然后采用改进后的灰色关联分析法对GIS进行质量评价。将组合赋权法引入灰色关联分析方法中，充分利用各指标的全部信息，有效提高了评价精度，使得评价结果更加科学、合理。

电力需求总量的科学预测是经济转型阶段电力系统规划与运行的重要依据。引入融合分段二次Lagrange插值函数的新型灰色关联理论，从经济发展、产业结构、用电环境以及居民生活4个方面分析社会经济新常态指标与电力需求总量之间的相关程度，筛选出影响电力需求增长率波动的关键因素；进而以电力需求总量及相关因素为训练数据集，利用融合莱维飞行特征的改进鸽群优化算法对支持向量机的参数进行优化，建立具有最佳参数、强泛化能力的电力需求总量预测模型。基于我国某电网区域电力需求历史实测数据的算例结果表明，所建模型具有更好的优化效率和预测精度。

基于小波域灰色关联度分析强噪声图像去噪算法。 用matlab实现。

该代码适用于数学建模中需要求权重或评估模型，只需要修改输入的数据，其余命令不变，十分简易方便

光伏发电功率受自然环境影响具有明显的波动性、间歇性与随机性，对光伏发电进行短期功率的概率预测可以有效缓解给电网调度、能量管理等方面带来的诸多不利影响。提出一种基于改进深度受限玻尔兹曼机(RBM)算法的光伏发电短期功率概率预测模型，通过灰色关联系数法寻找待预测日的相似日，并利用遗传算法对RBM算法进行参数优化，避免模型参数寻优陷入局部最优，以提高预测模型的预测精度。仿真算例表明，所提模型可以更好地反映光伏发电功率的概率分布。

matlab灰色关联度代码Matlab中模式识别的白内障分类器 利用Matlab中的模式识别神经网络将视网膜眼底彩色图像分类为各种类型的白内障。 对数据集图像进行预处理，以提取训练神经网络所需的特征。 首先将图像转换为绿色通道，以获得细节之间的最大对比度。 然后对这些图像进行上下帽子转换，然后进行对比度校正和滤波，以获得用于特征提取的最佳图像。 从每个图像的灰度共生矩阵中提取对比度，相关性，同质性和能量这四个特征。 总共处理了51张图像以进行特征提取和训练。 利用Matlab中的NPR工具箱将这些特征用于训练具有10个隐藏神经元的反向传播神经网络，并绘制混淆矩阵和ROC特性以分析训练后的神经网络的效率。 最终使用Matlab的GUIDE工具箱将该神经网络合并到图形用户界面中。 该应用程序能够将白内障的程度分为三类，即轻度，中度和严重。 PS：所有文件均为matlab代码文件说明：prefeat-用于图像预处理和特征提取的代码。 数据集-包含提取的特征矩阵和用于训练神经网络的目标矩阵。 Trainer-用于使用给定数据集训练神经网络的代码。 retinalCataractClassifi

灰色关联分析法，这种方法是进行关联分析的，本设计中为各指标和成绩的关联度大小排序的结果。