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说明：灰色预测模型GM（1，N），可以多因素分析，可对未来数据进行预测。 程序可直接运行，可以更换数据。 预测未来数据时，只需修改T值，以及因变量数据；否则T=0即可。 例如，预测未来2个数据，T=2. 输入数据：因变量x1为400.因变量x2为50；因变量x1为450.因变量x2为90。

GM（1N）预测模型 灰色预测 GM1N gm1n模型 gm1n模型的优点

说明：一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法。该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析，得到相应交通模式的聚类中心坐标[2]。针对实时变化的交通流数据，采集5 mins时段客流数据，根据最近邻原则划分其归属的聚类中心，从而识别出当前的交通模式。

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说明：里面包含多种综合评价方法，如层次分析法、模糊综合评判、基于可拓学的综合评价方法、数据包络分析法、TOPSIS分析法、熵权法以及人工神经网络分析法.

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说明：Relief计算分类权重，有小波分析的盲信号处理，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），信号处理中的旋转不变子空间法，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，多元数据分析的主分量分析投影。

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