matlab 生活预测检验代码用于车辆轨迹预测的机动感知池 该项目的重点是预测高速公路上自动驾驶汽车周围车辆的行为。 当车辆执行车道变换和高速公路合并操作时，我们的动机是提高预测准确性。 给定场景中车辆之间的交互通常使用池化模块捕获。 这汇集了相邻车辆的 LSTM 状态。 我们提出了一种新颖的池化策略来捕获相邻车辆之间的相互依赖性。 我们的池化机制采用极轨迹表示、车辆方向和径向速度。 这导致隐式机动感知池操作。 我们将提出的池化机制合并到生成式编码器-解码器模型中，并在公共 NGSIM 数据集上评估了我们的方法。 池化工具箱 除了社会 LSTM、Covolutional Social Pooling 和 Soicla GAN 工作中使用的其他池化方法之外，该项目还有助于重现提议的机动感知池化策略。 可视化池化机制（绿色车辆显示自我，黄色车辆显示池化策略覆盖的邻居，灰色车辆显示未覆盖的邻居）。 左：空间网格以自我车辆为中心。 社会张量被相应地构建，并填充了自我和现有邻居车辆的 LSTM 状态。 社会张量与和 (CSP) 一起使用。 中心：自我车辆与其所有邻居之间的相对位置连接到车辆 LS

灰色预测例子及程序 在本文中，我们将讨论灰色预测的应用实例，包括灰色 GM(1,1) 模型、ARMA 预测模型和组合预测模型，并使用 MATLAB 实现预测程序。本文的目的是预测未来几年我国基尼系数的变化情况。 让我们了解什么是基尼系数。基尼系数是一种衡量贫富分化的经济指标，它可以反映一个国家或地区的贫富差距。根据统计年鉴，自 1995 年以来，我国的经济高速发展，但贫富分化问题也日益严重。因此，预测基尼系数的变化情况对我国的经济发展和社会稳定非常重要。 在预测基尼系数时，我们可以使用多种预测模型。这里我们将介绍灰色 GM(1,1) 模型、ARMA 模型和组合预测模型。 灰色 GM(1,1) 模型是一种常用的灰色预测模型，它可以对时间序列数据进行预测。该模型的核心思想是将时间序列数据转换为差分方程，然后使用最小二乘法估计模型参数。灰色 GM(1,1) 模型的优点是可以处理不完全信息和不确定性数据。 ARMA 模型是一种常用的时序预测模型，它可以对时间序列数据进行预测。该模型的核心思想是将时间序列数据分解为自回归部分和移动平均部分，然后使用最小二乘法估计模型参数。ARMA 模型的优点是可以处理stationary 时间序列数据。 组合预测模型是将多个预测模型的预测结果进行加权平均，以提高预测精度。在本文中，我们使用基于对数灰关联度的有序加权几何平均组合预测模型，该模型可以根据不同预测模型的预测结果进行加权平均，并且可以根据对数灰关联度的大小确定每个预测模型的权重。 在预测基尼系数时，我们可以使用 MATLAB 实现预测程序。MATLAB 是一种非常流行的科学计算软件，它提供了大量的工具箱和函数，可以方便地实现预测模型的计算和优化。 在本文中，我们还讨论了预测结果的分析和比较。我们使用了五种误差指标来评估预测结果的精度，包括均方根误差、平均绝对误差、mean absolute percentage error、mean squared percentage error 和 Theil 统计量。结果表明，组合预测模型的预测结果最好，误差指标最小。 本文讨论了灰色预测的应用实例，包括灰色 GM(1,1) 模型、ARMA 模型和组合预测模型，并使用 MATLAB 实现预测程序。结果表明，组合预测模型的预测结果最好，误差指标最小。

在研究大量国内外矿井瓦斯涌出量预测方法的基础上,通过比较,分析灰色理论在矿井瓦斯涌出量预测方法中的优势,根据某矿102回采工作面的相关瓦斯涌出数据,以灰色预测理论为基础,通过对影响回采工作面瓦斯涌出量的关键因素分析,建立该工作面的瓦斯涌出量GM(1,1)预测模型,通过模型的求解,给出预测结果,并对结果进行检验。结果表明,该模型预测结果与生产实际吻合度较高,对煤矿瓦斯管理具有十分重要的指导意义。

针对矿用电机车直流调速系统中出现的问题,诸如停车不准确、响应不迅速,提出了将改进的灰色预测模型与PID控制结合,改善了传统PID控制非线性系统效果不理想的弊端,使系统调速更快、更精确。这就实现了系统的高效、稳定,使调速系统更加完善,并在MATLAB/SIMULINK下进行了仿真,验证了该种设计的可行性。

滑动轴承在线磨损监测中的灰色预测方法，武通海，丁鑫，本文以滑动轴承磨损的预测为目标，探讨了基于在线磨损数据的趋势预测方法。采用在线监测获取的磨粒百分覆盖面积指数（IPCA：Index of

空冷型质子交换膜燃料电池(PEMFC)发电系统的输出性能受工作温度、气体流速、尾气排放间隔等操作参数的影响，其中工作温度是影响输出性能的关键因素。针对空冷型PEMFC发电系统温度控制所具有的非线性、时滞、慢时变等复杂特性，提出基于灰色预测的无模型自适应控制方法实现实时最优温度控制。该方法将灰色预测的结果代替发电系统当前工作温度测量值。实验结果表明：所提方法能够在不同负载条件下实现对发电系统最优温度进行实时跟踪。与增量式PID控制相比，所提方法有效减小了系统的超调，使发电系统输出功率更平稳，有利于发电系统的长期稳定运行，延长电堆的使用寿命。且所提方法仅根据PEMFC输入输出数据在线对控制器进行调整，对PEMFC参数不敏感，可应用于类似空冷型PEMFC发电系统。

有关灰色系统理论及其应用的详细的原理介绍及具体的matlab代码实现，很适合初学者使用，及有关工程人员参考；其中包括了灰色系统概论、数据变换技术和关联分析、优势分析、累加生成数、累减生成数、均值生成数、灰色模型GM及其白化型、灰色预测、灾变预测等；其中还包括了SARS 疫情对某些经济指标影响模型、道路交通事故灰色 Verhulst 预测模型、GM(2,1)和 DGM 模型等具体原理详解及附有详细matlab代码；很适合初学者使用，及有关工程人员参考

灰色预测GM(1,1)(MATLAB代码) 此为完整的代码, main为主程序 代码运行结果 R2_gm = 0.526551720086913 MSE_gm = 6616.11549985933 RMSE_gm = 81.3395076199711 MAPE_gm = 39.6399714913413 MAD_gm = 65.8882686149245 >>

灰色预测，可以根据少量的信息样本，来进行精准合理的预测

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