灰色verhulst模型（MATLAB建模方法有哪些）

MATLAB建模方法有哪些

建模覆盖的内容很广，可以分为两大块：优化和统计，因此建模方法也可以由这两大块划分。

一.优化：

智能算法: 遗传算法，粒子群算法，模拟退火算法，蚁群算法...

基础优化算法: 目标规划，整数规划...

排队论

二.统计：

分类/聚类算法: k-means...

预测: 时间序列算法，灰色预测算法，指数平滑算法，

评价: 模糊综合评价，信息熵评价，粗糙集,数据包络分析，层次分析，

智能算法：神经网络，svm...

回归/拟合：多元线性拟合，最小二乘法

数据处理：小波变换

灰色verhulst模型为什么累减
根据GM（1,1）建模原理，通过对数据的累加生成和累减还原，得到2010—2015年的数据分别为
2010：851.
2011：858.
2012：865.
2013：872.
2014：880.
2015：887.
平均误差：0.065%

G14-0813音响组合

预测模型可分为哪几类？
根据方法本身的性质特点将预测方法分为三类。
　　1、定性预测方法
　　根据人们对系统过去和现在的经验、判断和直觉进行预测，其中以人的逻辑判断为主，仅要求提供系统发展的方向、状态、形势等定性结果。该方法适用于缺乏历史统计数据的系统对象。

　　2、时间序列分析
　　根据系统对象随时间变化的历史资料，只考虑系统变量随时间的变化规律，对系统未来的表现时间进行定量预测。主要包括移动平均法、指数平滑法、趋势外推法等。该方法适于利用简单统计数据预测研究对象随时间变化的趋势等。

　　3、因果关系预测
系统变量之间存在某种前因后果关系，找出影响某种结果的几个因素，建立因与果之间的数学模型，根据因素变量的变化预测结果变量的变化，既预测系统发展的方向又确定具体的数值变化规律。