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上传人:niupai21 2022/8/11 文件大小:75 KB

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文档介绍

文档介绍:、数据优化处理方法
本文采用的数据预处理方法为多点滑动平均:
设共有n个数据X(o)= X(o)(1)X(o)(2)…,X(0)(n )对数据采用三点滑动平均,新生成
的数据表示为:
t w b, n -11
X(°)0=((°)据包换预测的值在内
X(0)二{ 24 }
模型计算累加数据
残差
相对误差
实际累加生成数据
X(1)
X (1)
e
1
q =e / X(1)
1 1



%


-
-%


-
-%



%


-
%
模型计算还原数据
实际原始数据
残差
相对误差
X⑼
X (0)
e
0
q =e / X(0)
0 0



%


-
-%



%



%


-
%
模型精度:
4、残差检验:
生成数据与还原数据残差检验
Q = 100% - avg (q )=
1
%
Q = 100% —
0
1
|)= %
II:灰色模型二是用理论值与实测值比值数据序列来建立灰色预测模型,其原始输入数 据如下表2。
表2灰色模型二数据表(mm)
节段号
-一-




未处理数据





滑动平均后数据





(一)对未进行平均滑动处理的数据建立模型,具体如下:
1、 原始数列:
X ⑼二{ }
累加数列:
X ⑴二{ }
2、 计算参数 a、b 的值,确定模型的表达式:
a
由式: =(BtB)-1 BtY (式中各矩阵的意义参看§)经计算得出
b
a=
b=
则模型表达式为:
dX ⑴ + (i)= dt
3、 模型计算结果:
X(I)(k +1)二(X(0)(1) 一 — )e-ak + — =— e--k + aa
得到:
X(1)= { }[注]:6个数据包换预测的值在内
X(0)= { }
4、 残差检验:
生成数据与还原数据残差检验
模型计算累加数据
实际累加生成数据
残差