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GM(1,1)模型的背景值构造方法和应用(Ⅰ)

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GM(1,1)模型的背景值构造方法和应用(Ⅰ)

GM(1,1)模型的背景值构造方法和应用(Ⅰ)

作者/编辑:谭冠军 http://www.unjs.com 自然科学论文
  [GM(1,1)模型的背景值构造方法和应用(Ⅰ)]摘要:灰色GM(1,1)模型对高增长指数序列拟合常常产生滞后误差,作者认为GM(1,1)模型中背景值构造方法是影响其精度和适应性的关键因素.从此角度出发,对背景值构造方法进行研究,重构了一个表达形式简洁、计算简单、适应性极强的背景值计算公式.新的背景值计算公式的一个显著特点是它使GM(1,1)模型具有对建模结果进行优化的能力,能获得最佳的拟合和预测精度.它使GM(1,1)模型同时适应于低增长指数序列和高增长指数序列建模,它是提高GM(1,1)模型精度和适应性的关键技术.算例结果的精度充分说明了它的有效性. 作者: 谭冠军 Author: TAN Guan-jun 作者单位: 中南工业大学机电工程学院,湖南,长沙,410083 期 刊: 系统工程理论与实践   ISTICEIPKU Journal: SYSTEMS ENGINEERING--THEORY & PRACTICE 年,卷(期): 2000, 20(4) 分类号: N941.5 关键词: GM(1,1)模型    背景值    构造方法和应用    机标分类号: O15 N94 机标关键词: 模型    背景值    构造方法    应用    指数序列    适应性    预测精度    计算公式    高增长    滞后误差    拟合    建模    关键因素    关键技术    表达形式    低增长    重构    优化    能力    模结 基金项目: GM(1,1)模型的背景值构造方法和应用(Ⅰ)[期刊论文]  系统工程理论与实践 --2000, 20(4)谭冠军灰色GM(1,1)模型对高增长指数序列拟合常常产生滞后误差,作者认为GM(1,1)模型中背景值构造方法是影响其精度和适应性的关键因素.从此角度出发,对背景值构造方法进行研究,重构了一个表达形式简洁、计算简单、适应性极强的背...
GM(1,1)模型的背景值构造方法和应用(Ⅰ)2
  第2篇 Log integration on large scale for global networking monitoring
  〖预览〗Abstract:Supposing that the overall situation is dug out from the distributed monitoring nodes, there should be two critical obstacles, heterogenous schema and instance, to integrating heterogeneous data from different monitoring sensors. To tackle the challenge of heterogenous schema, an instance-based approach for schema mapping, named instance-based machine-learning (IML) approach was described. And to solve the problem of heterogenous instance, a novel approach, called statistic-based clustering (SBC) approach, which utilized clustering and statistics techno……【全文阅读:Log integration on large scale for global networking monitoring
GM(1,1)模型的背景值构造方法和应用(Ⅰ)3
  第3篇 GM(1,1)模型的适用范围
  〖预览〗摘要:以模拟、实验为基础,研究了GM(1,1)模型的适用范围.按照发展系数阈值,明确界定了GM(1,1)模型的有效区、慎用区、不宜区和禁区. 作者: 刘思峰[1]  邓聚龙[2] Author: LIU Si-feng[1]  DENG Ju-long[2] 作者单位: 河南农业大学管理科学研究所,河南,郑州,450002华中理工大学自控系,湖北,武汉,430074 期 刊: 系统工程理论与实践   ISTICEIPKU Journal: SYSTEMS ENGINEERING--THEORY & PRACTICE 年,卷(期): 2000, 20(5) ……【全文阅读:GM(1,1)模型的适用范围】   〔GM(1,1)模型的背景值构造方法和应用(Ⅰ)
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