亲自测试可用。能够做到预测未来7个单位的数据 本程序主要用来计算根据灰色理论建立的模型的预测值。 应用的数学模型是 GM(1,1)。 原始数据的处理方法是一次累加法。

行业-电子政务-基于相关向量机的高精度风电场功率区间预测方法.zip

Abstract—Wind speed interval prediction plays an important role in wind power generation. In this article, a new interval construction model based on error prediction is proposed. The variational mode decomposition is used to decompose the complex wind speed time series into simplified modes. Two types of GRU models are built for wind speed prediction and error prediction. Prediction error for each mode is given a weight and accumulated to obtain the width of the prediction interval. The particle swarm optimization algorithm is applied to search for the optimal weights of the prediction errors. Experiments considering eight cases from two wind fields are conducted by using methods of interval construction in the literature for comparison with the proposed model. The result shows that the proposed model can obtain prediction intervals with higher quality.

行业分类-电信-一种导波信号包络线的绘制方法.rar

基于模糊聚类和灰色理论的各行业与全社会用电量关联分析.pdf

bootstrap 是一种通过独立地以相等的概率（蒙特卡罗重采样）重新采样单个数据集来估计统计量可变性的方法。 允许估计潜在分布未知或样本量较小的度量。 他们的结果与这些分析方法的统计特性一致。 在这里，我们使用非参数 Bootstrap。 非参数引导程序更简单。 它不使用模型的结构来构建人工数据。 向量 [yi, xi] 直接通过替换重新采样。 参数是从成对构造的。 当回归方程中的两个变量是随机的并且存在误差，即不受研究者控制时，应使用模型II 回归。 当变量都包含误差时，使用普通最小二乘法的模型 I 回归低估了变量之间线性关系的斜率。 根据 Sokal 和 Rohlf (1995) 的说法，模型 II 回归的主题是一个研究和争议仍在继续并且难以提出明确建议的主题。 BOOTGMREGRESSPI 是一个 bootstrap Model II 程序，用于获得几何平均回归（Boots

基于模糊C均值软聚类工况辨识的风电功率短期区间预测.pdf

信息安全风险评估模型的设计，设计一种风险评估模型并说明其合理性。

数学建模灰色理论模型 它是一门研究信息部分清楚、部分不清楚并带有不确定性现象的应用数学学科。传统的系统理论，大部研究那些信息比较充分的系统。对一些信息比较贫乏的系统．利用黑箱的方法，也取得了较为成功的经验。但是，对一些内部信息部分确知、部分信息不确知的系统，却研究得很不充分。这一空白区便成为灰色系统理论的诞生地。因此，灰色系统理论主要研究的就是“外延明确，内涵不明确”的“小样本，贫信息”问题。在客观世界中，大量存在的不是白色系统(信息完全明确)也不是黑色系统(信息完全不明确)，而是灰色系统。因此灰色系统理论以这种大量存在的灰色系统为研究对象而获得进一步发展。

行业分类-物理装置-一种血压计脉搏波幅度包络线的分析方法及装置.zip