【预测模型】灰色理论GM模型地区PM2.5预测【含Matlab源码 499期】.zip

噪声图用于评估世界各地城市的噪声水平。 产生噪声图的方法主要有两种：一种是通过对周围环境（例如交通流量，建筑物分布等）的理论模拟来产生噪声图；另一种方法是通过对周围条件的理论模拟来产生噪声图。 另一个是使用来自噪声监控器的实际测量数据来计算噪声水平。 当前，文献主要集中在考虑更多因素，这些因素在基于噪声测量生成噪声图的过程中，在理论模拟和插值方法期间影响声音传播。 尽管在仿真过程中考虑了许多因素，但噪声图必须通过实际的噪声测量来校准。 因此，获得噪声数据的方式对于产生和校准噪声图都是重要的。 但是，很少有文献提及有关在放置指定数量的噪声传感器时确定正确的监视位置并给出由它们产生的数据所产生的噪声图的偏差的规则。 在这项工作中，利用矩阵灰色绝对关联度理论，我们计算出了最精确的噪声表面与内含指定数量的噪声数据的不同内插值之间的关系度。 我们发现，用噪声数据的不同组合绘制的曲面产生的关联度最高，而精确度最高。 然后，我们在总数中确定最低的一个，并计算出在制作噪声表面时将其排除在外的相应偏差。 以相同的方式处理左噪声数据，我们一一找出了左数据中最不重要的数据。 通过这种方法，我们优化了大约2

首次提出了矩阵灰色绝对关联度的概念，并对相应性质进行了数学证明，给出了曲面灰色关联分析的实例验证．已有灰色关联理论只能进行序列之间的关联分析，其几何意义是曲线之间的整体相似性比较；给出的矩阵灰色绝对关联度可以进行相同维度矩阵之间的关联分析，其几何意义是曲面之间的整体相似性比较．矩阵灰色关联分析有望为诸如环境监测点位优化、图像处理中的人脸部位提取等二维信号处理提供新的技术手段．

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matlab 生活预测检验代码CPDI-提交-存储库 与 Scherrer 等人相关的分析和手稿。 阿尔。 2018年 欢迎使用我们 R 实现预测 CPDI 的机械模型的 README 文件，该项目的源代码可以在以下地址找到： 该存储库包含用于分析手稿“水上遥测系统性能的深度和范围相关变化：理解和预测声学标签-接收器对对近距离检测干扰的敏感性”的脚本。 PeerJ 6 (2018)：e4249。 '分析/代码/分析和数字 - CPDI Paper.R' 以及包含在 R 和 matlab 中实现预测 CPDI 模型的函数的脚本文件。 R 脚本：“已实现分析/代码/机械模型 - R/机械 CPDI 模型.R” MatLab 文件：“分析/代码/机械模型实现 - MATLAB/机械 CPDI 模型.m” 安装后重新创建稿件分析应该相对简单 如脚本注释部分所述，对于像您这样的用户来说，有两个主要功能。 "分析/代码/predict_cpdi_interference() rank_receiver_depths() 入门 这些说明将为您提供一份项目副本，并在您的本地机器上运行，用于开发和测试目

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针对传统灰色模型在多原始数据、长时间尺度的负荷预测情景下预测精度差的问题，文中分析了灰色模型（Gray Model，GM）的基本原理，并提出相应的改进措施，其中包括原始数据的加权处理、选取合适的初始条件及自适应优化模型参数。并将改进灰色模型（Improved Grey Model，IGM）应用于电力负荷预测。通过算例分析结果表明，无论在短期负荷预测还是在中长期负荷预测的情景下，所提出基于改进灰色模型的电力负荷预测方法相比于传统灰色模型，均具有更高的预测准确性，能够为电力系统的安全、稳定运行以及合理的规划提供重要支撑。