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SC-12灰色预测_(货量)_(小时).docxVIP

SC-12灰色预测_(货量)_(小时).docx

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    分析流程

    数据源：

    附件2(11).xlsx

    算法配置：

    算法：灰色预测模型GM(1,1)

    分析结果：

    暂无数据

    分析步骤

    1.在建立灰色预测模型GM(1,1)前，对时间序列进行级比检验。若通过级比检验，则说明该序列适合构建灰色模型，若不通过级比检验，则对序列进行“平移转换”，从而使得新序列满足级比值检验。

    2.灰色预测模型要经过检验才能判定其是否合理，只有通过检验的模型才能用来作预测，系统主要通过后验差比C值来对灰色预测模型进行检验。

    详细结论

    输出结果1：级比检验结果表

    索引项

    原始值

    级比值

    平移转换后序列值

    平移转换后级比值

    0

    550

    -

    221902

    -

    1

    797

    0.69

    222149

    0.999

    2

    773

    1.031

    222125

    1

    3

    1518

    0.509

    222870

    0.997

    4

    904

    1.679

    222256

    1.003

    5

    438

    2.064

    221790

    1.002

    6

    767

    0.571

    222119

    0.999

    7

    672

    1.141

    222024

    1

    8

    553

    1.215

    221905

    1.001

    9

    1107

    0.5

    222459

    0.998

    10

    629

    1.76

    221981

    1.002

    11

    377

    1.668

    221729

    1.001

    12

    718

    0.525

    222070

    0.998

    13

    906

    0.792

    222258

    0.999

    14

    908

    0.998

    222260

    1

    15

    524

    1.733

    221876

    1.002

    16

    649

    0.807

    222001

    0.999

    17

    405

    1.602

    221757

    1.001

    18

    581

    0.697

    221933

    0.999

    19

    448

    1.297

    221800

    1.001

    20

    243

    1.844

    221595

    1.001

    21

    558

    0.435

    221910

    0.999

    22

    756

    0.738

    222108

    0.999

    23

    454

    1.665

    221806

    1.001

    0

    495

    0.917

    221847

    1

    1

    713

    0.694

    222065

    0.999

    2

    726

    0.982

    222078

    1

    3

    522

    1.391

    221874

    1.001

    4

    650

    0.803

    222002

    0.999

    5

    563

    1.155

    221915

    1

    6

    832

    0.677

    222184

    0.999

    7

    771

    1.079

    222123

    1

    8

    666

    1.158

    222018

    1

    9

    504

    1.321

    221856

    1.001

    10

    568

    0.887

    221920

    1

    11

    1164

    0.488

    222516

    0.997

    12

    869

    1.339

    222221

    1.001

    13

    856

    1.015

    222208

    1

    14

    829

    1.033

    222181

    1

    15

    845

    0.981

    222197

    1

    16

    830

    1.018

    222182

    1

    17

    817

    1.016

    222169

    1

    18

    745

    1.097

    222097

    1

    19

    439

    1.697

    221791

    1.001

    20

    361

    1.216

    221713

    1

    21

    688

    0.525

    222040

    0.999

    22

    656

    1.049

    222008

    1

    23

    408

    1.608

    221760

    1.001

    0

    225

    1.813

    221577

    1.001

    1

    640

    0.352

    221992

    0.998

    2

    559

    1.145

    221911

    1

    3

    952

    0.587

    222304

    0.998

    4

    357

    2.667

    221709

    1.003

    5

    258

    1.384

    221610

    1

    6

    352

    0.733

    221704

    1

    7

    146

    2.411

    221498

    1.001

    8

    376

    0.388

    221728

    0.999

    9

    347

    1.084

    221699

    1

    10

    346

    1.003

    221698

    1

    11

    33

    10.485

    221385

    1.001

    12

    425

    0.078

    221777

    0.998

    13

    542

    0.784

    221894

    0.999

    14

    508

    1.067

    221860

    1

    15

    573

    0.887

    221925

    1

    16

    665

    0.862

    222017

    1

    17

    608

    1.094

    221960

    1

    18

    541

    1.124

    221893

    1

    19

    400

    1.353

    221752

    1.001

    20

    1

    400

    221353

    1.002

    7

    63

    0.016

    221415

    1

    8

    300

    0.21

    221652

    0.999

    9

    714

    0.42

    222066

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