灰色预测模型[宣讲].ppt

7.3 销售额预测 * 精品PPT | 借鉴参考 7.3 销售额预测 下面我们用用GM预测软件求解例7.2.参考附录B （1）调用GM预测软件.见图7.3. 图7.3 * 精品PPT | 借鉴参考 7.3 销售额预测 （2）在“文件”菜单中打开“新建问题”，见到数据输入界面.见图7.4. * 精品PPT | 借鉴参考 7.3 销售额预测 （3）输入题目名称及元素个数后，点击“下一步”键，得到原始数据序列 的输入表格. 见图7.5. * 精品PPT | 借鉴参考 7.3 销售额预测 （4）点击“运行”键，输出分析数据如下： 题目:123 原始数列(5个): 2.874，3.278，3.337，3.39，3.679 预测结果如下： [1]dx/dt+ax=u：a=-0u=3[2]时间响应方程： X(k+1)=85.2665*exp(0.0372k)-82.3925 [3]残差E(k)： (1) 0 (2) 0 (3) -0(4) -0 (5)0 [4]第一次累加值: (1) 2.874000 (2) 6.152000 (3) 9.489000 (4) 12.879000 (5)16.558000 [5]相对残差e(k)：(1) 0 (2) 0 (3) -0(4) -0 (5)0 * 精品PPT | 借鉴参考 7.3 销售额预测 [6]原数据均值avg(x)：3 [7]原数据方差 S(1)：0[8]残差的均值avg(E)：0[9]残差的方差 S(2)：0[10]后验差比值: C：0[11]小误差概率 P：1[12]模型计算值X^(k)： (1) 2 (2) 3 (3) 3 (4)3 (5) 3 [13]预测的结果X*(k)： (1) 3 (2) 3 (3) 4 (4)4 (5) 4 (6) 4 预测精度等级：好！ * 精品PPT | 借鉴参考 7.4 城市道路交通事故次数 的灰色预测 * 精品PPT | 借鉴参考 7.4 城市道路交通事故次数的灰色预测 灰色理论以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”的不确定问题为研究对象,通过对“部分”已知的信息的生成开发,提取有价值的信息,构造生成序列的手段来寻求现实现象中存在的规律。 交通事故作为一个随机事件,其本身具有相当大的偶然性和模糊性,如果把某地区的道路交通作为一个系统来看，则此系统中存在着一些确定因素(灰色系统称为白色信息) ,如道路状况、信号标志,同时也存在一些不确定因素(灰色系统称为灰色信息)如车辆状况、气候因素、驾驶员心理状态等等,具有明显的不确定性特征。 因此可以认为一个地区的道路交通安全系统是一个灰色系统,可以利用灰色系统理论进行研究。 * 精品PPT | 借鉴参考 7.4 城市道路交通事故次数的灰色预测 【例7.3】某市2004年1-6月的交通事故次数统计见表7.5.试建立灰色预测模型. 表7.5 交通事故次数统计 解 利用GM预测软件计算，输出分析数据如下： 原始数列(元素共6个):83，95，130，141，156，185 预测结果如下： * 精品PPT | 借鉴参考 灰色系统理论是研究解决灰色系统分析、建模、预测、决策和控制的理论.灰色预测是对灰色系统所做的预测.目前常用的一些预测方法（如回归分析等），需要较大的样本.若样本较小，常造成较大误差，使预测目标失效.灰色预测模型所需建模信息少，运算方便，建模精度高，在各种预测领域都有着广泛的应用，是处理小样本预测问题的有效工具. * 精品PPT | 借鉴参考 7.1 灰色系统的定义和特点 7.2 灰色系统的模型 7.3 销售额预测 7.4 城市道路交通事故次数的灰色预测 7.5 城市火灾发生次数的灰色预测 7.6 灾变与异常值预测 * 精品PPT | 借鉴参考 7.1 灰色系统的定义和特点 * 精品PPT | 借鉴参考