基于matlab灰色模型GM(1，1)预测数据,通过对已知数据进行处理，预测出新的数据，然后对比其结果，求出误差，已经对结果进行后验差检验，从而来判断预测精确性。

数据建模中分类与预测模型次要是寻求合适的分类模型并在此基础之上进行未来预测。
01预测方法02灰色预测及其matlab实现03灰色预测模型04时间序列预测模型05预测方法习题解答06基于RLS算法的数据预测与MATLAB实现07基于Bayes的数据预测

此为灰色预测模型软件，运用起来方便快捷，便于快速评估!

局部代码（内含3个例子，1分绝对划算）：functionyc0=GM1(x0,N)%x0istheoriginaldata,%Nisthenumberyouwanttopredict.n=length(x0);fori=1:nx1(i)=sum(x0(1:i));end%fork=2:n%紧邻均生成z%z(k)=0.5*x1(k)+0.5*x1(k-1);

MATLAB源码集锦-灰色关联阐发代码

《灰色系统理论及其应用》全面、系统地论述了灰色系统的基本理论、基本方法和应用技术，是作者长期从事灰色系统理论探索、实际应用和教学工作的结晶，同时还吸收了国内外同行近年来取得的理论和应用研究新成果，向读者展示出灰色系统理论这一新学科的概貌以及发展动态。
《灰色系统理论及其应用》共14章，包括灰色系统的基本概念和基本原理，灰色方程与灰色矩阵，序列算子与灰色序列生成，灰色关联分析，灰色聚类评估，灰色系统建模，灰色系统预测，灰色组合模型，灰色决策，灰色规划，灰色投入产出、灰矩阵博弈模型和灰色控制等内容，并附有灰色建模系统软件包。
其中序列算子，缓冲算子公理系统及系列弱化和强化算子、灰数灰度测度公理、广义灰色关联度（灰色绝对关联度、灰色相对关联度、灰色综合关联度），定权灰色聚类评估和基于三角白化权函数的灰评估新方法，lpgp漂移及定位求解，gm(1,1)模型的适用范围，以及灰色经济计量学模型(g-e)，灰色生产函数模型(g-c-d)，灰色投入产出模型(g-i-o)、灰色马尔可夫模型(g-m)和灰色博弈模型（g-g）等系作者初次提出。
作者：刘思峰，男，工学博士，1955年生于河南省平舆县，先后就读于河南大学（基础数学）、山东大学（应用数学）、华中理工大学（数量经济学、系统工程）。
曾赴美国宾州州立SR大学国际系统科学研究所任访问教授。
1994年在河南农业大学破格晋升为管理学教授。
现任南京航空航天大学特聘教授、博士生导师、经济与管理学院院长、管理科学与工程一级学科博士点及博士后科研流动站学术带头人。

qt做的美化界面，任意QT版本可编译通过，使用qss资源包制造。
1：无边框窗体，自定义标题栏，鼠标拖动，大小缩放，双击切换。
2：除了少量的几个图片资源外，几乎使用QSS写完所有颜色样式控制。
3：自定义一个QMessageBox对话框，自动换行显示提示信息，可以很方便的调用。
4：使用fontawesome图形字体库，将互联网的优秀资源应用于QT中。
5：彻底公开源码，可以任意随意使用。
6：QT各个版本都可以编译通过，亲测无误。
7：自带提供了四种样式黑色、蓝色、灰色、天蓝色风格供选择，可以自由更改image文件夹下的样式，也可以自己增加一些样式。

基于灰色系统理论编写的，开发软件为matlab(2010b)版。
工具箱中包括：灰色关联分析、GM(1,1)模型、GM（1，3）模型和与GM(1,1)配合使用的残差补偿程序，应用范围为需要进行灰色系统分析的数列。
使用者可以直接调用函数文件即可运转。

适用型号：通刷贝尔E-140W-P、G-140W-P，硬件为BCM6838芯片（中兴F450、中兴F650，需要先改成贝尔，硬件V2.0的中兴F450不可刷）概述：针对上海1.2S固件的区别，中国电信原先使用悦meApp，此固件开始已修改为天翼网关App，另外修正了—些bug，如设备注册成功后修正显示为灰色；
内存占用率不会疯涨至死机；
插件的应用商城修正为所在省份后台连接，不再只连接上海电信悦me后台等等，取消了迅雷近程下载插件，其它小细节修正未知！升级地址:192.168.1.1/upload.html超级密码先登入192.168.1.1，再打开升级地址！此处重要：升级过程中请勿断开电源，耐心守候光猫升级完毕后自动重启！！！！

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。