改进灰色模型人口总量预测源代码

粒子群优化灰色模型，粒子群优化算法的应用 提高模型的预测精度 粒子群优化灰色模型 采用粒子群算对灰色模型中的参数进行优化，提高模型的预测精度

本文的目的是基于MATLAB灰色模型研究雄安新区的大气污染物[1]。 从2011年至2016年，分析了雄安三个县监测点的二氧化硫（SO2），二氧化氮（NO2）和可吸入颗粒物（PM1O）的结果。 根据国家环境空气质量标准[2]，基于MATLAB中的灰色模型对雄安新区的空气质量进行了合理评价。 从模型中污染因子的权重来看，二氧化硫（SO2）是雄安新区空气质量的控制因素，二氧化氮（NO2）的重量逐渐增加。 通过综合数据分析获得了三种污染物的主要来源，并根据主要空气污染物的质量浓度建立了灰色模型，并对灰色预测模型进行了检验。 实验结果表明，该模型可以有效地应用于环境空气质量的预测。 在此基础上，得出了雄安新区大气环境质量现状及改进建议。

论文研究-灰色模型GM(1,n)的变量选择及拟合度分析.pdf,  根据灰色关联度，探讨了ＧＭ（１， ｎ ）拟合度与变量选择的关系．应用实例，说明了变量选择在灰色建模过程中的必要性．

参考参考，希望大家多多参考参考。欢迎指正，谢谢了

灰色预测法是一种预测灰色系统的预测方法。灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。灰色预测模型GM11

灰色理论预测基础知识，标准的GM(1,1)模型及一个实例。

%下面程序是灰色模型GM(1,1)程序二次拟合和等维新陈代谢改进预测程序,matlab6.5 ,使用本程序请注明，程序存储为gm1.m 　　%x = [5999,5903,5848,5700,7884];gm1(x); 测试数据 　　%二次拟合预测GM(1,1)模型 　　function gmcal=gm1(x)

粒子群算法优化灰色预测模型

灰色模型全套资料，学习足够用