excel在动态gm_1_1_模型预测及检验中的应用,电子表格gm,电子表格1,n模型如何预测后续结果

1. gm(1,n)模型如何预测后续结果

settlement amount

结算金额；结算总额；理算金额

例句

1.The Cash settlement amount will be payable in the Settlement Currency.

现金结算金额将支付结算货币。

2.Consistent with the purpose of seeking " " solution, most of the settlement amount must be reduced.

为了寻求“一致”的解决办法，大多必须降低结算金额。

3.The results show that the model GM (1, 1) can effectively predict the settlement amount of pile foundation.

研究结果表明，建立的GM（1,1）模型可有效预测桩基沉降量。

4.Valuation Dates are used to determine the Cash Settlement Amount by calculating a Final Price for Reference Obligation(s).

估价日期是用来确定现金结算金额的计算最终价格为参考义务（们）。

5.You can call this amount "settlement value. "

你可以把这个数字叫做“结算价值”。

2. GM模型预测

基于Shapley值权重分配的组合预测模型 　　所谓组合预测，就是将若干种单一预测方法赋予不同的权值，从而形成综合的预测模型。在组合预测中，权重选取十分重要，合理的权重会大大提高预测精度。常见的权重选取方法有：算术平均法、标准差法、方差倒数法、均方倒数法、离异系数法、AHP法、德尔菲法、最优加权法等。AHP法与德尔菲法均为主观赋权，不可避免地会受到人为因素的影响；最优加权法预测的精度最高，但是计算复杂，往往需要求解线性规划或非线性规划，且求得的权重可能为负数，往往只能得到次优解，在实际应用中有较大的局限。在对物流需求进行预测时，为有效降低预测误差常会进行组合预测，而这时为各个单一的预测方法分配的权重应反映这种单一的预测方法对总预测结果贡献的大小。误差越大，预测效果越差，则在组合中的权重越小；预测误差越小，预测效果越好，则它在组合预测中的权重应该越大。Shapley值法是用于解决多人合作对策问题的一种数学方法。它主要集中应用在合作收益在各合作方之间的分配，Shapley值实现的是每个合作成员对该合作联盟的贡献大小，突出反映了各个成员在合作中的重要性。Shapley值法的最大优点在于其原理和结果易于被各个合作方视为公平，结果易于被各方接受 首先利用等间距数据序列，建立多个等间距灰色预测模型模型，再将这些单个灰色预测模型进行组合，可以建立等间距组合灰色预测模型。组合权系数的确定可利用合作对策的shapley值方法。最后通过一个具体的实际例子对组合预测模型的建立方法加以说明，实例对原始数据序列分别选取不同的序列构造了三个单个预测模型,根据三种预测模型得到了组合预测模型，实例计算结果表明组合预测模型比单个GM（1，1）模型预测方法具有更高的拟合和预测精度.” ---------------------------------------------------------------------青岛理工大学

3. GM(1,N)模型

灰色预测模型可针对数量非常少（比如仅4个），数据完整性和可靠性较低的数据序列进行有效预测，其利用微分方程来充分挖掘数据的本质，建模所需信息少，精度较高，运算简便，易于检验，也不用考虑分布规律或变化趋势等。

但灰色预测模型一般只适用于短期预测，只适合指数增长的预测，比如人口数量，航班数量，用水量预测，工业产值预测等。

灰色预测模型有很多，GM(1,1)模型使用最为广泛。

4. GMM估计模型

1、建立workfile 2、建立序列对象,将你的数据输入或者导入，比如序列分别为 y x1 x2 x3 3、在命令窗口中输入ls y c x1 x2 x3 回车，得到结果。 第一步是基础，它的含义其实是建立一个容纳eviews对象的“容器”,第二步是建立数据对象，实际上可以看错是定义变量，第三步是分析结果。

5. gm(1,1)模型预测

可再生能源替代率是指可再生能源在一次能源消费中所占比率。笔者以2005年可再生能源替代率为基点,通过GM(1,1)模型对2006年~2009年期间可再生能源替代率进行分析,并对2010年~2020年期间中国可再生能源消费预测发现到2020年可再生能源替代率将达到13.67%,相对于2020年实现可再生能源消费占一次能源消费的15%的目标,中国可再生能源供给的激励政策应该在不断调整中逐步加强。

6. gm(1,n)模型预测的代码

1、设计等级为甲级、乙级的桩基工程时

2、本地区采用的新桩型或新工艺时。检测数量在同一条件下不应少于3 根，且不宜少于总桩数的1%；当工程桩总数在50 根以内时，不应少于2 根。

3、单桩竖向抗压静载试验，确定单桩竖向抗压极限承载力，判定竖向抗压承载力是否满足设计要求,通过桩身内力及变形测试、测定桩侧、桩端阻力；

4、验证高应变法的单桩竖向抗压承载力检测结果。

桩基静载试验：

桩基静载试验是一项方法成立，理论上无可争议的桩基检测技术。在确定单桩极限承载力方面，它是目前最为准确、可靠的检验方法，判定某种动载检验方法是否成熟，均以静载试验成果的对比误差大小为依据。

基本原理：

该方法的基本原理是以一组完全的单桩竖向抗压静载荷试验Q-s曲线为基础，取该曲线的前几级荷载下沉降原始数据进行分析，进而对Q-s曲线的发展趋势作出预测。考虑到一般静载荷试验做到破坏时的加荷级数为10-15级。故一般取前10级建立相应的GM(1，1)模型进行预测。预测所选用的级数少，经济效益越明显:预测时所选用的级数多，预测精度会有所提高，但当级数过多时，就失去了预测的意义。灰色预测方法对于以沉降控制来确定承载力的大直径桩、超长桩和嵌岩桩效果明显。

7. gmm分析的模型设定

广义矩方法(generalized method of

momentsGMM)的一般表述是由汉森(1982)提出的。它是基于模型实际参数满足的一些矩条件而形成的一种参数估计方法，是普通矩估计方法的一般化。只要模型设定正确，一般情况下都能找到该模型实际参数满足的若干矩条件而采用广义矩。GMM法大大突破了原有矩法的局限性，在大样本性质下效果较好，而且在相当大的范围内具有极大似然估计的优良性。

8. gmm模型结果怎么看

就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。GMMs已经在数值逼近、语音识别、图像分类、图像去噪、图像重构、故障诊断、视频分析、邮件过滤、密度估计、目标识别与跟踪等领域取得了良好的效果。

对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以认为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相比比较大，且背景区域和目标区域在灰度上有一定的差异，那么该图像的灰度直方图呈现双峰-谷形状。

9. gmv预测模型

产品数据分析方法：

一、趋势分析

趋势分析一般用于核心指标的长期跟踪，比如：点击率、GMV、活跃用户数。一般做成简单的数据趋势图，但光制作成数据趋势图还不算分析，还需要观察数据上有哪些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点，并分析背后的原因，无论是内部原因还是外部原因。

二、对比分析

横向对比：横向对比就是跟自己比。最常见的数据指标就是需要跟目标值比，来回答我们有没有完成目标;跟我们上个月比，来回答我们环北增长了多少。

纵向对比：简单来说就是跟他人比。我们要跟竞争对手比，来回答我们在市场中的份额和地位是怎样的。

三、象限分析

依据数据的不同，将各个比较主体划分到4个象限中。

四、交叉分析

交叉分析的主要作用就是从多个维度细分数据，从中发现最为相关的维度来探索数据变化的原因。

10. 怎么分析系统GMM模型的结果

GMM，高斯混合模型，也可以简写为MOG。高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。

GMMs已经在数值逼近、语音识别、图像分类、图像去噪、图像重构、故障诊断、视频分析、邮件过滤、密度估计、目标识别与跟踪等领域取得了良好的效果。

11. gm(1,n)模型是什么意思

高考物理天体运动公式

1.开普勒第三定律：T2/R3=K(=4π2/GM){R:轨道半径，T:周期，K:常量(与行星质量无关，取决于中心天体的质量)｝

2.万有引力定律：F=Gm1m2/r2 (G=6.67×10-11Nm2/kg2，方向在它们的连线上)

3.天体上的重力和重力加速度：GMm/R2=mg;g=GM/R2 {R:天体半径(m)，M：天体质量(kg)｝

4.卫星绕行速度、角速度、周期：V=(GM/r)1/2;ω=(GM/r3)1/2;T=2π(r3/GM)1/2{M：中心天体质量｝

5.第一(二、三)宇宙速度V1=(g地r地)1/2=(GM/r地)1/2=7.9km/s;V2=11.2km/s;V3=16.7km/s