灰色系统理论及其应用系列博文： 一、灰色关联度分析法(GRA)_python 二、灰色预测模型GM(1,1) 三、灰色预测模型GM(1,n) 四、灰色预测算法改进1—背景值Z 五、灰色预测改进2—三角残差拟合 文章目录 一、灰色预测法1.1 算法1.2 使用注意1.3 案例及代码二、复现论文《基于灰色系…

灰色关联分析 灰色关联分析的基本思想 是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，曲线越接近，相应序列之间的关联度就越大，反之则越小。 此方法可用于 进行系统分析，也可应用于对问题进行综合评价。（综合…

目录 一、灰色系统问题两类用法的侧重1.灰色预测2.灰色关联分析 二、灰色系统分析方法在建模中的典型应用三、什么是灰色关系四、灰色系统的应用范畴1.灰色关联分析2.灰色预测3.灰色决策4.灰色预测控制 五、灰色预测的概念六、灰色预测的四种常见类型1.灰色时间序列预测2.畸变预…

不多说&#xff0c;直接上R语言代码 以后有时间再继续更新 第一个先计算关联度和关联系数 #定义成函数-------------------------------------------hsyc <- function(y, ro) {#这个函数是计算关联度和关联度系数#初始化(x <- y / y[ ,1])#求绝对差序列x0 <- x[1, …

对两张图片关联度分析流程图 代码 % 计算关联度 m4; %子序列 k15;%序列长度 X0zeros(15,4);%差序列矩阵 R0zeros(15,4);%关联系数矩阵% 第一步&#xff1a;载入源数据 a0[15 18 17 18 19 17 18 18 13 17 18 13 18 13 18]; %母序列 a1[13 18…

灰色&#xff0c;因其深浅不同玩法各异。在数字世界里你可以见到各式各样的灰色元素。深灰通常用于标题和正文。浅灰则用于元数据(资料信息)、标签和描述等。而当中最被滥用的就是浅灰色。 浅灰使用示例 从上到下&#xff1a;标签、描述、元数据 浅灰字体引发的问题 太浅的灰色…

灰色系统理论及其应用系列博文： 一、灰色关联度分析法(GRA)_python 二、灰色预测模型GM(1,1) 三、灰色预测模型GM(1,n) 四、灰色预测算法改进1—背景值Z 五、灰色预测改进2—三角残差拟合 文章目录 定义算法标准结论例子参考博客：

1、作用 对于两个系统之间的因素&#xff0c;其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度&#xff0c;称为关联度。在系统发展过程中&#xff0c;若两个因素变化的趋势具有一致性&#xff0c;即同步变化程度较高&#xff0c;即可谓二者关联程度较高&#xff1b;反之&#xff…