数学建模算法与应用pdf

Ⅰ 求分享下司守奎老师的数学建模算法与应用这本书的电子版，多谢多谢

Ⅱ 数学建模算法与应用的介绍

《数学建模算法与应用》是国防工业出版社2011年8月1日出版的图书，作者是司守奎、孙玺菁。《数学建模算法与应用》，涵盖了很多同类型书籍较少涉及的新算法和热点技术，主要内容包括时间序列、支持向量机、偏最小二乘面归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。

Ⅲ 求助，关于司守奎的数学建模算法与程序

本书是是国防工业出版社出版的《数学建模算法与应用（第2班）》的配套书籍。本书给出了《数学建模算法与应用（第2版）》中全部习题的解答及程序设计，另外针对选修课的教学内容，又给出一些补充习题及解答。

本书的程序来自于教学实践，有许多经验心得体现在编程的技巧中。这些技巧不仅实用，也很有特色。书中提供了全部习题的程序，可以将这些程序直接作为工具箱来使用

Ⅳ 《数学建模方法》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《数学建模方法》（杨学桢）电子书网盘下载免费在线阅读

链接: https://pan..com/s/1vpoWH8CHPm9RrxXU_ZTWYw

书名：数学建模方法

作者：杨学桢

出版社：河北大学出版社

出版年份：2000

页数：404

Ⅳ 如何入门参与数学建模

来源：知乎一.关于建模竞赛、报名和参赛：这里简要介绍几个比较主流的建模竞赛(1)全国大学生数学建模竞赛：国赛一般指的是“高教社”杯数学建模竞赛报名：报名时间可能每个大学不太一样，有的大学要先进行校赛预选，大约是在5-6月开始报名，报名请关注学校相关教务处网站、数学学院网站。报名费300元(有的学校会返还报名费来鼓励大家积极参与，获奖的话说不定学校还会给丰厚的奖金呢~~)。以团队报名，每个队伍不超过3人(所以也可以2人或者1人)，每队须有一个指导教师。(关于组队的注意事项后面会详细讲到)培训：有的学校会在暑假小学期组织建模培训，如果有的话，建议可以去听听~没有培训的话，就自己好好看看呗~比赛时间：比赛一般在每年9月中上旬举行，比赛时间是从某个周五的上午8:00开始，为期三天三夜，截止到次周一上午8：00。(关于时间的分配我在后面也会详细讲讲)比赛期间：参赛队伍可以在比赛期间利用图书、互联网资料帮助建模，有问题也可以请教老师，原则上不相互交流(原则上)。本科组比赛有A,B两道题，需要选择其中一道题进行解答。PS：最后AB两题各个奖项数量相同，所以如果选A,B题的分别有7000,3000只队伍，国赛一等奖A,B题分别有20个名额，那么A题的获奖比例和B题是不同的，但是具体选做的人少的还是选容易的要自己斟酌~(关于换题在后面会讲讲)比赛提交：提交纸质版给数学学院，并且把论文、数据、程序打包压缩拷贝给相关老师。比赛答辩：初审进入国赛获奖名单的队伍需要答辩，每个省的初审进度可能不太一样，有的在9月底就会进行答辩，有的可能10月。答辩开始有一个3-5分钟的概要介绍，每个队伍选一个口齿伶俐的小伙伴上去讲就好。答辩的主要目的是验真，所以只要是自己做的应该没多大问题。答辩可能会问到关于模型、软件或者程序的问题。当然答辩也是可能挂掉的，挂掉了就降档。(2)美国大学生数学建模竞赛：报名：美赛报名比国赛复杂一些这里我先把美赛官网的网址附上，然后我们再慢慢来说一般在下半年可以开始报名(具体时间忘记了，大约11月左右报名)，Contests→RegisterforContest(这里需要用指导老师的邮箱来注册，所以需要提前联系老师，确定老师愿意指导，用老师的邮箱号注册，每位老师最多指导2只队伍)。美赛报名费100美元，需要用VISA卡或者MASTER卡支付，如果有队员有当然最好，如果没有就找万能的淘宝吧~比赛时间：春节前后(这点很悲剧，也阻碍了很多人参赛，但是相信对于那些勇于放弃春节孜孜不倦投身于建模竞赛的同学们还是值得的)，比赛时间四天四夜，早上9：00开始。论文提交：在网上提交，并且寄送纸质版到美国。没有大便(答辩)!奖状发放：大概4月左右网上自己下载获奖证书(大陆同学)，对，就一个PDF而已(3)全国统计建模竞赛：两年一次(单数年)，比赛形式是在6月30日前提交论文(4)电工杯：不熟，sorry除此之外，还有什么深证杯、认证杯之类的二.建模竞赛的好处：理工科的同学就把获奖当成打装备吧，你们懂得，等到快要保研、出国的时候简历上有那么几行还看得过眼的比赛获奖很有用，很有用，很有用(重要的事说三遍)。美赛对出国还是比较有用啦，毕竟还是国际比赛嘛，以前得特等奖的师兄那组去了剑桥大学和斯坦福虽然特例不代表什么，但是有比没有好撒~三.组队建模主要分为建模、编程、论文三个部分，但是要完全分开的你会发现人力资源闲置，所以推荐每位队员主攻其中两项左右。所以建议千万千万不要三个数学学院的同学凑一队!!!(如果三个啥子都会的数学大神凑一起也没有关系)。组队的时候大家容易发现每个队都想要至少一个数学学院的，然而通常并没有那么多数院的同学，而且数院的同学爱扎堆有数学学院的同学是好的，但是其实数学学院的同学比其他学院并没有那么多优势so，其实我自己觉得电气、软件、计算机的同学更好，建的了模，编的了程序，还写的了论文，卖的了萌四.时间分配常常有师弟师妹我建模要不要熬夜。当然，有不熬夜的也有取得了好成绩的，但是，大部分人需要熬夜。我想建议大家的是要适度地熬夜比如前两天每天睡7-8个小时，第三天就熬一熬吧。关于时间分配，建模一般从周五早上8点开始，建议大家在中午之前确定好做A题还是B题，分别去看看哪个题更有思路一些，不要拍脑袋决定~选题很重要!选题很重要!选题很重要!一方面是获奖比例，我前面说过了;另一方面，没选好就要涉及到换题，我后面会再说说。吃完午饭最好就把题目确定下来，接下来下午和晚上把第一个问做出来，然后对第二个问开始着手解决。第二天，周六需要把第二问解决，第三问争取基本解决。第三天，完善，如果有第四问要解决第四问。至少在下午4点左右开始集中写论文，当然，其实从第一天解决第一问开始就要开始着手写论文，粘贴数据什么的，谁闲着谁就去写写论文。当然，时间分配要依据不同队伍的进度来，我只是给出一个参考而已~五.换题很多同学会遇到“换题危机”，因为周五上午没有选好题，做到一半发现做不动了，就想换题。所以，可以换题，但是建议至少在周六上午之前，不然真的很难完成六.论文模板大家最好入手一本优秀论文集比如：《数学建模优秀论文精选与点评(2005-2010)》【摘要书评试读】和《数学建模系列丛书：全国大学生数学建模竞赛赛题与优秀论文评析(2005年看看别人的论文层次，我还是给出一个粗略的论文模板：题目→摘要→模型假设→符号说明→模型的建立→模型的求解→模型评价→仿真测试→模型的推广→参考文献→附录你可以按照问题一、问题二、问题三分别来写PS:摘要最重要!摘要最重要!摘要最重要!(阅卷老师和答辩老师的大部分时间在看摘要，所以至少花2个小时左右写那短短的不起眼的摘要)模型评价很重要，你的Model好不好请用数据来说明，回带效果和预测效果都很重要。七.常用软件和参考书目常用软件：Matlab,SPSS,Lingo,(SAS,R)除了上面两本优秀论文外，我还推荐以下书籍：(精选了几本，其实还有很多不过估计应该看不完)Matlab:用的最多，不解释SPSS:统计里面用Lingo:解规划问题，比较简单，就不推荐专门的书了SAS,R:统计编程推荐书目：《MATLAB在数学建模中的应用(第2版)》【摘要书评试读】《SPSS统计分析从基础到实践(第2版)(附光盘1张)》(罗应婷)【摘要书评试读】《数学建模算法与应用(附光盘1张)/普通高等院校“十二五”规划教材》(司守奎，孙玺菁)【摘要书评试读】我就不推荐姜启源那种书了接下来，我想重点写写数模中常用的算法，但是今天应该是写不完了，所以下次再继续写吧~八.算法下面我开始PO算法，我在这里只介绍一些比较经典的建模算法和程序，也会在后面介绍一些智能算法，边写边总结边回顾也是极好的~

Ⅵ 灰色预测残差修正如何

热门频道

首页

博客

研修院

VIP

APP

问答

下载

社区

推荐频道

活动

招聘

专题

打开CSDN APP
Copyright © 1999-2020, CSDN.NET, All Rights Reserved

灰色预测残差修正 matlab
打开APP

人则水州
关注
灰色预测残差修正 matlab,基于残差修正灰色预测模型的长期

本发明属于电力系统负荷预测领域，特别涉及一种长期电力负荷预测技术。

背景技术：

长期电力负荷预测是电网规划的基础，准确的负荷预测对于制定发电厂新建计划，决定装机容量大小，保证电网安全和稳定运行等都有着极为重要的作用。一般来说，长期电力负荷的变化具有逐年增长的趋势，灰色预测模型能够较好地以指数形式拟合长期用电量的情况，因此灰色预测方法是预测长期电力负荷的有效方法；但长期电力负荷的变化也具有一定的随机性和波动性，电量并不是按照绝对的指数规律逐年递增，如果不对灰色预测模型进行修正和改进，则会出现较大的误差。

现如今已有大量的文献对基础灰色预测模型GM(1,1)进行了深入的研究和改进，其中包括对灰色模型迭代初值进行优化、在原始序列中加入缓冲算子，以及对原始序列进行数据变换等。虽然这些方法能够在一定程度上降低模型拟合时的误差、提高预测时的精度，但却无法改变GM(1,1)模型本身的局限性，即利用离散的方法去估计参数，而采用连续时间响应进行预测所造成的跳跃性误差。离散灰色模型DGM(1,1)有效地避免了从离散到连续模型转换所带来的误差，其具有白指数规律重合性、伸缩变换一致性等性质，但也存在模拟值只能为等比序列的问题。

在长期电力负荷预测过程中，灰色预测模型只对电量呈近似指数规律的单调增长序列才有较高的预测精度。但随着负荷变化的波动性增强，灰色模型的拟合和预测效果并不是很好，因而建立新的预测修正模型是十分必要的。

技术实现要素：

针对原有灰色模型抗干扰能力差的问题，本发明提出了一种基于残差修正灰色预测模型的长期电力负荷预测方法，将线性时变参数离散灰色模型TDGM(1,1)应用到长期电力负荷预测中，线性时变参数离散灰色模型TDGM(1,1)除了具有白指数规律重合性、伸缩变换一致性的性质外，还具有线性规律重合性的性质，从而克服了原离散灰色模型DGM(1,1)模拟值增长率恒定的问题。

本发明采用的技术方案为：基于傅里叶级数残差修正TDGM(1,1)模型的长期电力负荷预测方法，包括以下步骤：

S1、获取长期电力负荷观测序列，并将观测序列进行一次累加，得到累加生成序列；

S2、根据累加生成序列建立TDGM(1,1)预测模型，并通过最小二乘法估计TDGM(1,1)预测模型的参数；

S3、对步骤S2得到的TDGM(1,1)预测模型进行修正；

S4、根据修正后的TDGM(1,1)预测模型对长期电力负荷进行预测。

进一步地，步骤S3所述对TDGM(1,1)预测模型进行修正，具体为采用傅里叶级数残差修正方法对TDGM(1,1)预测模型进行改进，包括以下步骤：

A1、根据步骤S2得到的TDGM(1,1)预测模型获取步骤S1所述长期电力负荷观测序列的一次累加表达式和还原的模拟值；

A2、根据步骤S1的观测序列与步骤A1的模拟值获取残差序列，并将该残差序列表达为傅里叶级数的形式；

A3、根据傅里叶级数表达形式的残差去修正步骤S2得到的TDGM(1,1)模型，得到修正后的TDGM(1,1)模型。

进一步地，步骤S2具体为：

S21、根据累加生成序列建立的TDGM(1,1)预测模型为函数表达式形式；

S22、将步骤S21的函数表达式形式的TDGM(1,1)预测模型转化为矩阵-向量形式；

S23、采用最小二乘法对步骤S22所述矩阵-向量形式的参数进行估计；

S24、将步骤S23得到的估计参数带入步骤S21的函数表达式形式的TDGM(1,1)预测模型中，得到TDGM(1,1)预测模型。

进一步地，A3、根据傅里叶级数表达形式的残差去修正步骤S2得到的TDGM(1,1)模型，包括以下步骤：

B1、采用傅里叶级数表示残差序列；

B2、将傅里叶级数表示的残差序列转化为矩阵-向量形式；

B3、用最小二乘法对步骤B2矩阵-向量形式的参数向量进行估计；

B4、根据步骤B3估计的参数向量，得到修正后的残差序列；

B5、根据步骤B4得到的修正后的残差序列，得到修正后的线性离散灰色模型TDGM(1,1)。

更进一步地，步骤B3所述参数向量为傅里叶系数向量。

进一步地，所述修正后的线性离散灰色模型TDGM(1,1)表达式为：

其中，表示修正后的残差序列，k表示第k年，X(0)(1)表示第1年的用电量观测值，表示第k年用电量的模拟值或预测值，表示修正后预测模型第1年用电量的模拟值、表示修正后预测模型第k年用电量的模拟值或预测值。

本发明的有益效果：本发明的方法通过获取前n年电力负荷序列的情况下，利用线性时变参数离散灰色TDGM(1,1)模型去预测第(n+1)年的电力负荷值，再通过傅里叶级数残差修正方法去修正原有的预测模型，最终得到修正后的模拟值和预测值；本发明的方法具备以下优点：

1、将线性时变参数离散灰色模型TDGM(1,1)应用到长期电力负荷预测中，时变参数离散灰色模型TDGM(1,1)除了具有白指数规律重合性、伸缩变换一致性的等性质外，还具有线性规律重合性的性质，克服了原离散灰色模型DGM(1,1)模拟值增长率恒定的问题；

2、利用傅里叶级数残差修正的方法对原有的模型进行改进，使得修正后的模型具有更高的拟合和预测精度，提高了灰色预测模型的适应性和灵活性。

附图说明

图1为本发明方法的流程图。

图2为本发明方法所提出的模型与现有模型的预测效果对比图。

具体实施方式

为便于本领域技术人员理解本发明的技术内容，下面结合附图对本发明内容进一步阐释。

本发明提出了一种基于傅里叶级数残差修正的灰色预测模型，将线性时变参数离散灰色模型TDGM(1,1)应用到长期电力负荷预测中，并利用傅里叶级数残差修正的方法对原有的模型进行改进，具体是先利用傅里叶级数法提取相应的周期信息，优化电量变化的指数率，使得修正后的模型具有更高的拟合和预测精度，提高了灰色预测模型的适应性和灵活性。

如图1所示，本发明的基于傅里叶级数残差修正TDGM(1,1)模型的长期电力负荷预测方法，包括以下步骤：

(1)、获取某一地区长期电力负荷观测序列，并将观测序列进行一次累加；

假设某一地区长期电力负荷序列的观测值X(0)为

X(0)＝{x(0)(1),x(0)(2),...,x(0)(n)} (1)

其中，x(0)(k)为第k年的用电量，1≤k≤n。

将电力负荷序列观测值X(0)进行一次累加，得到累加生成序列X(1)：

X(1)＝{x(1)(1),x(1)(2),...,x(1)(n)} (2)

其中，

(2)、建立TDGM(1,1)预测模型，并通过最小二乘法估计模型的参数；

根据累加生成序列，线性时变参数离散灰色模型TDGM(1,1)可以表示为

X(1)(k+1)＝(β0+β1k)X(1)(k)+β2k+β3,1≤k≤(n-1) (3)

其中，β0、β1、β2、β3表示TDGM(1,1)模型参数。

将式(3)转化成矩阵-向量形式，即

y＝Bβ (4)

其中：

上标中的T表示转置；

应用最小二乘原理对参数β进行估计，得到

(3)、根据TDGM(1,1)预测模型获取序列的一次累加表达式和还原的模拟值；

取将参数代入到公式(3)中可以得到用电量一次累加序列估计值的递推公式

通过累减还原可以得到原序列的模拟值为

本发明利用线性时变参数离散灰色TDGM(1,1)模型去预测第(n+1)年的电力负荷值，能够克服现有技术中离散灰色模型DGM(1,1)模拟值增长率恒定的问题；为了进一步提高预测模型的拟合和预测精度，本发明还对TDGM(1,1)模型进行修正，采用修正后的TDGM(1,1)模型去预测第(n+1)年的电力负荷值；具体包括以下过程：

(4)、根据原始观测序列和模拟值获取残差序列，并将残差序列表达为傅里叶级数形式，进而通过傅里叶级数对残差进行修正。

原始观测序列与模拟值之间的残差序列可以表示为：

Ea＝{e(2),...,e(k),...,e(n)} (8)

其中，

利用傅里叶级数来表示上述残差序列，可得

其中，a0、ai和bi(1≤i≤ka)为傅里叶系数，

将公式(9)整理成矩阵-向量形式，可得

Ea≈PaCa (10)

其中，Ea＝[E(2) E(3) … E(n)]T，为傅里叶系数向量，矩阵Pa可以表示为

根据最小二乘法，得到系数向量为：

(5)、通过傅里叶级数残差修正方法修正TDGM(1,1)模型，并利用修正后的模型进行负荷预测。

将参数估计值代入到公式(13)中，同时令k＝2,3,...,(n+1)，即可求得修正后的残差序列为

则修正后的线性离散灰色模型TDGM(1,1)可以表示为

通过式(14)可以对长期电力负荷进行预测。

下面结合实例作进一步说明。以四川省2001-2011年的用电量为例，将2001-2010年的用电量作为原始数据，2011年的用电量作为预测数据，分别利用基础灰色模型GM(1,1)，离散灰色模型DGM(1,1)，以及本发明提出的基于傅里叶级数残差修正的TDGM(1,1)模型进行建模预测，将模拟值和预测值进行对比，结果如表1所示。

表1三种模型用电量模拟值和预测值对比

结合表1和图2可知，本发明方法所提出的模型无论是在拟合、还是在预测方面都比原有灰色模型精度更高，证明了本发明方法所提出模型的实用性。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

相关资源：残差检验-灰色预测模型_灰色预测模型残差检验-互联网文档类资源...
点击阅读全文
打开CSDN，阅读体验更佳

灰色预测模型_面壁十年忘何图的博客_灰色预测模型的优缺点
残差检验: ;其中 如果残差 ,合理! 如果残差 ,灰色预测不适合本题。 9、级比检验 为了确定数据使用GM(1,1)模型的可行性,需要在最开始进行级比检验 计算 。如果 在区间 内,说明模型可用GM(1,1)。
灰色预测案例分析_Classic_Sans的博客_灰色预测案例
后六个数据需要残差修正。 5.残差修正灰色预测 对后六个数据的残差序列作GM(1,1)模型。 >> E0=[1538.7,2400.9,2819.1,851.53,1707,712.3]; [E1,c1,e1,e2,a,b]=GM11(E0,0) E1 = ...
论文研究-基于动态组合残差修正的预测方法.pdf
论文研究-基于动态组合残差修正的预测方法.pdf, 本文建立了一种基于残差修正的组合预测方法，并基于该方法证明了针对多个单一的预测方法根据其在某个时间段的相对预测误差的大小选择组合选项可以进一步提高预测精度.提出了针对不同时间段可根据各种单项预测模型的相对预测误差的大小动态选取相对预测误差最小的两种模型构成组合残差来修正基本方法的预测误差，以提高预测精度.最后通过实际空调负荷预测对其进行了验证，结果表明这种动态组合残差修正的预测方法相对于基于多个固定单一预测方法的组合预测方法，可以进一步改善预测效果.
基于灰色傅里叶变换残差修正的电力负荷预测模型
提出基于灰色傅里叶变换残差修正的负荷预测模型，首先运用滑动平均法对原始数列进行改进，减弱异常值的影响；然后运用傅里叶变换对一般灰色预测模型进行改进，通过对残差进行修正，消除样本数据中偶然因素的影响。算例分析表明，与一般灰色预测模型和马尔可夫残差修正模型相比，该模型的预测精度有所提高，证明了该模型的有效性和实用性。
热门推荐 建模方法（十）-灰色预测模型GM（1，1）
灰色生成：将原始数据列中的数据，按照某种要求作数据处理称为灰色生成。对原始数据的生成就是企图从杂乱无章的现象中去发现内在规律。常用的生成方式有累加生成，累减生成，均值生成，级比生成等。 这里举个例子说明累加生成： 公式： 我满可以看看生成前和生成后的区别： 这样将非负序列转换为了递增数列。如果我们想把这个累加生成的数列变回去，使用如下方法： 对于生成的数列，我们可以设想用...
继续访问
模型 趋势预测 数学建模 matlab,数学建模+灰色预测模型+MATLAB
?(1)?{X?(1)(1),X?(1)(2),列X?(1)(n)}，定义残差为 ,X?(1)(j) e(0)(j)?X(1)(j)?X?若取j=i,i+1,…,n,则与X(1)及X(1)对应的残差序列为e(0)?{e(0)(i),e(0)(i?1),为便于计算上式改写为,e(0)(n)}?e(0)(2?), e(0)...
继续访问
灰色理论 光滑度处理 matlab,基于灰色理论的电子设备寿命预测研究
基于灰色理论的电子设备寿命预测研究基于灰色理论的电子设备寿命预测研究李竞，慕晓冬，尹宗润，李毅，郑帅(第二炮兵工程学院，陕西 西安 710025)摘要：利用灰色GM(1,1)模型预测可以有效缩短电子设备寿命试验时间，传统建模方法常常会有较大误差，主要因为序列光滑度的改进及背景值的构造存在问题。本文提出一种方法，采用正弦处理建模序列，对背景值进行近似构造，最终建立相应的新陈代谢模型。实例表明改进后的...
继续访问
灰色预测改进—三角残差拟合_python
😊四月的第一篇博客，希望一整个四月都可以开开心心、顺顺利利呀。好运发射给读到这篇博客的每个人。biu,biu,biu~~~ 02/04/2022 16:00 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的改进 文章目录一、修改背景值的参数设定1、算法算法扩展到区间预测实例 参考文献： [1] A trigonometric grey prediction approach.
继续访问

数学建模常用模型01 ：.灰色预测法
基于灰色建模理论的灰色预测法，按照其预测问题的特征，可分为五种基本类型，即数列预测、灾变预测、季节灾变预测、拓扑预测和系统综合预测。这五种类型的预测方法，都是区域开发研究中重要而且常用的预测方法。本节只对数列预测法进行介绍。 灰色预测模型使用范围： ①数据样本点个数少，6-15个 ②数据呈现指数或曲线的形式 ③只适合做中短期预测，不适合长期预测。 数列预测就是对某一指标的发展变化情况所作...
继续访问
残差灰色模型matlab,数学建模+灰色预测模型+MATLAB详解.doc
§12.5 灰色预测我们通常所说的系统是指：由客观世界中相同或相似的事物和因素按一定的秩序相互关联、相互制约而构成的一个整体．例如：工程技术系统、社会系统、经济系统等．如果一个系统中具有充足的信息量，其发展变化的规律明显、定量描述方便、结构与参数具体，则这种系统通常称为白色系统．如果一个系统的内部特征全部是未知的，则称此系统为黑色系统．如果系统内部信息和特征是部分已知的，另一部分是未知的，这种系...
继续访问
残差检验_Eviews中的自相关检验与修正操作（一）：残差图与DW检验
自相关是指在时间序列资料中按时间顺序排列的观测值之间存在相关性或在横截面资料中按空间顺序排列的观测值之间存在相关性，它是不满足经典OLS回归的假定之一。自相关问题往往出现在时间序列数据中，所以也经常称为“序列自相关”。自相关问题往往采用残差图、DW检验、LM检验(也称BG检验)等检验方法，并采用广义差分法进行修正，又由于实际中估计自回归系数p的不同，分为杜宾两步法、科克伦-奥科特迭代法。...
继续访问

灰色预测模型
概念： 白色系统：系统的内部特征是完全已知的，即系统的信息是完全充分的。 黑色系统：一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过他与外界的联系来加以观测研究。 灰色系统：一部分信息是已知的，另一部分信息是未知的，系统内各因素之间具有不确定关系。其特点是‘少数据建模’，着重研究‘外延明确，内涵不明确’的对象。 灰色预测法：灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法 。它通过鉴
继续访问
卡尔曼滤波通俗易懂的解释
关于卡尔曼滤波，网上的资料很多，但是有很大一部分都是不断堆叠公式，然后用各种晦涩难懂的专业术语进行解释，说实话我刚开始看的时候也是云里雾里，因此写下这篇博客是为了照顾和我一样的萌新，通篇文章我会力求从最基础的部分一步一步深入，并尽可能少地使用公式（或许？），并对每个公式和参数尽可能详尽地解释，另一方面，这篇博文也是为了自己日后方便回顾用的。如有错误请及时指出。 参考的部分资料如下： 如何通俗并尽可能详细地解释卡尔曼滤波？ 如何理解那个把嫦娥送上天的卡尔曼滤波算法Kalman filter? 卡尔曼滤波器的原
继续访问

灰色预测法
灰色预测模型的最基本框架，必须要学习的有关知识点
继续访问
灰色预测模型matlab_灰色预测 GM(1,1)
灰色预测( Grey Model )是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色预测通过关联分析，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。灰色预测模型对于不同问题采用不同模型，GM(1,1)模型适用于生成序列具有指数变化规律的情况，且只能描述单调的变化过程。00概述信息不完全的系统称为灰色系统...
继续访问

绝对干货，python实现灰色预测模型，残差检验，关联度检验，后验差检验加残差修正

最新发布 数学建模算法与应用：预测模型（2）灰色预测模型
灰色预测的主要特点是模型使用的不是原始数据序列，而是生成的数据序列。其核心体系是灰色模型（ Grey Model ，简称 GM )，即对原始数据作累加生成（或其它方法生成）得到近似的指数规律再进行建模的方法。优点是不需要很多的数据，一般只需要4个数据就够，能解决历史数据少、序列的完整性及可靠性低的问题；能利用微分方程来充分挖掘系统的本质，精度高；............
继续访问

灰色预测算法改进_改进背景值Z_python
文章目录一、修改背景值的参数设定1、算法2、 案例及代码2.1 数据2.2 代码2.3 效果对比 😊😨😱😡:我的心路历程，妈耶，妥妥的翻车了，论文【1】里改进后效果明显变好了，采用了新的数据集，效果反而变差了，但仁者见仁吧，可能真的在别的数据集上效果就会好呢。后续会阅读别的论文，持续更新新的改进方法。 29/03/2022 10:44 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) 参考文献： [1] 改
继续访问

Ⅶ 数学建模的建模资料

《建模协会为铁大学子准备的备战建模资料0401-0502》网络网盘免费资源下载

链接: https://pan..com/s/1y9fB2G-J_gW98MH9K26XOA

建模协会为铁大学子准备的备战建模资料0401-0501|用前必读：数学建模协会承办竞赛参赛报名通知渠道.docx|建模协会为铁大学子准备的备战建模资料.rar

Ⅷ 求吴孟达老师的《数学建模教程 》 PDF电子书

为解决生活中的实际问题，从定量研究分析的角度，用数学的“语言”形式表示出来，就是数学模型，建立这个模型的过程就是数学建模。每年都有比赛。需要用到计算机。

Ⅸ 求数学建模竞赛入门与提高pdf与大学数学实验pdf,谢谢，

对北京来说，北航和北邮的比较好。
我们学校的所有工科专业都可以参加数学建模，而且学校有专门的选修课，谁都可以上。我是学材料的，但是我有同学得了建模全国第一。呵呵。所以，我觉得你学习软件工程也完全可以学习。没什么问题。如果想得奖的，把数学一定要学好。而且还有个软件：matlab也一定要学好。

这是我找到的囊括了80年代至2001年的数学建模教材，我们学校用的是E.A Bender的数学建模引论和姜启源的数学模型（第二版）。
1. E. A. Bender, 数学模型引论，朱尧辰、徐伟宣译，科学普及出版社，1982.
2. 近藤次郎，数学模型，宫荣章等译，机械工业出版社，1985.
3. C. L. 戴姆, E. S. 艾维着, 数学构模原理，海洋出版社，1985.
4. 姜启源，数学模型，高等教育出版社，1987.
5. 任善强，数学模型， 重庆大学出版社，1987.
6. M. Braun, C. S. Coleman, D. A. Drew, 微分方程模型，朱煜民、周宇虹译，国防科技大学出
版社，1988.（即Moles in Applied Mathematics I, W. F. Lucas），
7. 谌安琦，科技工程中的数学模型，中国铁道出版社，1988.
8. 江裕钊、辛培清，数学模型与计算机模拟，电子科技大学出版社，1989.
9. 杨启帆、边馥萍，数学模型，浙江大学出版社，1990.
10. 董加礼、曹旭东、史明仁，数学模型，北京工业大学出版社，1990.
11. 唐焕文、冯恩民、孙育贤、孙丽华，数学模型引论，大连理工大学出版社，1990.
12. 姜启源，数学模型（第二版），高等教育出版社，1991.
13. H. P. Williams, 数学规划模型建立与计算机应用，国防工业出版社，1991.
14. 李文，应用数学模型，华中理工大学出版社，1993.
15. 叶其孝主编，大学生数学建模竞赛辅导教材，湖南教育出版社，1993.
16. 寿纪麟，数学建模 - 方法与范例，西安交通大学出版社，1993.
17. 叶其孝主编， 数学建模教育与国际数学建模竞赛，《工科数学》杂志社，1994.
18. 濮定国、田蔚文主编，数学模型，东南大学出版社，1994.
19. 欧阳亮，系统科学中数学模型，山东大学出版社，1995.
20. 陈义华，数学模型，重庆大学出版社，1995.
21. 朱思铭，李尚廉，数学模型，中山大学出版社，1995.
22. 蔡常丰，数学模型建模分析，科学出版社，1995.
23. 徐全智，杨晋浩，数学建模入门，电子科技大学出版社，1996.
24. 沈继红、施久玉、高振滨、张晓威，数学建模，哈尔滨工程大学出版社，1996.
25. 任善强、雷 鸣，数学模型，重庆大学出版社，1996.
26. 齐 欢，数学模型方法，华中理工大学出版社，1996.
27. 王树禾，数学模型基础，中国科学技术大学出版社，1996.
28. 李尚志主编，数学建模竞赛教程，江苏教育出版社，1996.
29. 南京地区工科院校建模讨论班编，数学建模与实验，河海大学出版社，1996.
30. 谭永基，俞文ci，数学模型，复旦大学出版社，1997.
31. D. Burghes, 数学建模 - 来自英国四个行业中的案例研究，叶其孝、吴庆宝译，世界图书出版
公司，1997.
32. 叶其孝主编，大学生数学建模竞赛辅导教材（二），湖南教育出版社，1997.
33. 刘来福，曾文艺，数学模型与数学建模，北京师范大学出版社，1997.
34. S.J.Brams, W.F.Lucas, P.D.Straffin,Jr., 政治及有关模型，国防科技大学出版社，1997.
（即Moles in Applied Mathematics II, W. F. Lucas）
35. W.F.Lucas, F.S.Roberts, R.M.Thrall, 离散与系统模型，国防科技大学出版社，1997.
（即Moles in Applied Mathematics III, W. F. Lucas）
36. H.Marcus-Roberts, M. Thompson, 生命科学模型，国防科技大学出版社，1997.
（即Moles in Applied Mathematics IV, W. F. Lucas）
37. 叶其孝主编，大学生数学建模竞赛辅导教材（三），湖南教育出版社， 1998.
38. 袁震东等，数学建模，华东师范大学出版社， 1997.
39. 贺昌政等，数学建模导论，成都科技大学出版社， 1998.
40. 费培之等，数学模型实用教程，四川大学出版社， 1998.
41. 蔡锁章等，数学建模原理与方法，海洋出版社，
42. 白其峥等，数学建模案例分析，海洋出版社，
43. 朱道元，数学建模精品案例，东南大学出版社， 1999.
44. 雷功炎，数学模型讲义，北京大学出版社， 1999.
45. 吴翊等，数学建模的理论与实践，国防科技大学出版社， 1999.
46. 周义仓等，数学建模实验，西安交通大学出版社， 1999.
47. 萧树铁等，数学实验，高等教育出版社， 1999.
48. 李尚志等，数学实验，高等教育出版社， 1999.
49. 乐经良等，数学实验，高等教育出版社， 1999.
50. 谢云荪等，数学实验，科学出版社， 1999.
51. 边馥萍等，工科基础数学实验，天津大学出版社， 1999.
52. 贾晓峰等，微积分与数学模型，高等教育出版社， 1999.
53. 傅鹂等，数学实验，科学出版社， 2000.
54. 杨学桢，数学建模方法，河北大学出版社， 2000.
55. 赵静等，数学建模与数学实验，高等教育出版社，施普林格出版社， 2000.
56. 叶其孝等，大学生数学建模竞赛辅导教材（四），湖南教育出版社， 2001.
57. 何万生等，数学模型与建模，甘肃教育出版社， 2001.

这个回答不知道满意不？