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目录
中国09~18年人口数据
创建时间
绘制时间序列图
使用专家建模器
得到结果
预测结果
残差的白噪声检验
路径：数据-> 定义日期和时间
看看spss最终判断是那个模型最佳的契合
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-812971.html
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灰色系统理论是由华中理工大学邓聚龙教授于1982年提出并加以发展的。二十几年来，引起了不少国内外学者的关注，得到了长足的发展。目前，在我国已经成为社会、经济、科学技术在等诸多领域进行预测、决策、评估、规划控制、系统分析与建模的重要方法之一。特别是它
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定义明晰 中短期预测（短期：1年内；中期：2-5年）： 例如天气预报、股票价格预测、销售量预测等。 长期预测（5-10年及以上）： 例如人口增长、能源消耗、气候变化等。 中短期预测 数据需求小2/10/100 自变量（多个）+因变量（一个） 不可反
🔆 文章首发于我的个人博客：欢迎大佬们来逛逛 三个基本方法： 累加数列 ：计算一阶累加生成数列 x ( 1 ) ( k ) = ∑ i = 1 k x ( 0 ) ( i ) , k = 1 , 2 , ⋯ , n , x^{(1)}(k)=sum_{i=1}^kx^{(0)}(i),k=1,2,cdots,n, x ( 1 ) ( k ) = i = 1 ∑ k x ( 0 ) ( i ) , k = 1 , 2 , ⋯ , n , 累减数列 ：计算一阶累减生
灰色预测 1.1白色系统VS黑色系统 白色系统：系统内部的特征是完全已知的 黑色系统相反 1.2灰色系统 部分已知，部分未知 1.3 灰色预测 定义：对含有不确定因素的系统进行预测的方法。 灰色时间序列预测：用观察到的
灰色预测对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，并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。 灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度
灰色预测（Grey Forecasting）是一种用于时间序列数据分析和预测的方法，通常用于处理具有 较少历史数据 的情况或者数据不够充分的情况。它是一种非常简单但有效的方法，基于灰色系统理论，用来估计未来的趋势。 以下是灰色预测的基本思想和步骤： 建立灰色模型 ：首先
目录 一、中短期预测 1、灰色预测法 ①适用范围 ②模型实现 2、回归分析 ①适用范围 ②模型实现 3、时间序列分析 ①自适应滤波法 ②指数平滑法 ③移动平均法 4、微分方程 二、长期预测 1、神经网络预测 2、logistic模型 ①模型介绍 ②模型分析及代码 灰色预测模型 （ G
