灰色BP模型

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论文

灰色Verhulst模型设计，txt格式，书中摘录手动输入，已检验可以直接使用

基于灰色线性回归组合模型的游戏客户留存率预测研究，易文轾，郑少智，建立精确的在线游戏玩家留存率预测模型对游戏玩家群体日常维护和游戏运营的风险控制具有重要的实用价值。文章针对新时期下游戏产

针对传统的BP神经网络模型无法有效表达时间序列数据中存在的历史特征的缺陷，提出利用灰色预测原理具备发现事物历史变化规律性的优势来解决BP神经网络预测模型的这一弱点，最后得到的灰色BP-NN优化组合模型具备了更高的预测精度。实验采用中国气象站2018年1月至2月北京市10个监测点的PM2.5质量浓度及其对应的每小时的空气污染物浓度、气象因子建立神经网络预测模型，并采用灰色预测算法对神经网络模型进行改进，改进后的结果为：在系统误差上有了较大的降低，同时预测结果与实测结果之间的拟合程度更好。

使用特殊滤镜将图像导出为16种阴影的灰色PNG文件。

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

灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统（或因素）之间的数值关系。因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态历程分析。 计算步骤 ▪ 确实参考数列与比较数列 ▪ 对参考数列与比较数列进行无量纲化处理 ▪ 计算关联系数,求关联度

灰色关联度的基础代码，灰色关联度的基础代码，灰色关联度的基础代码。