【摘 要】
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在GM(1,1)对数据进行预测的基础上,采用一种信度马尔科夫链对结果进行修正,新方法引入了Dempster-Shafer(DS)证据理论来描述相对误差所处状态分类的不确定性,将相对误差的所
【机 构】
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武警工程大学理学院,武警工程大学装备工程学院,武警工程大学信息工程系
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在GM(1,1)对数据进行预测的基础上,采用一种信度马尔科夫链对结果进行修正,新方法引入了Dempster-Shafer(DS)证据理论来描述相对误差所处状态分类的不确定性,将相对误差的所有状态归为一个辨识框架,建立基本概率指派函数,然后对灰色马氏链的转移概率矩阵进行重新构造,最后根据近期相对误差所处的状态得到将来的状态,进而修正预测结果。最终结果表明,新方法克服了马尔科夫链划分状态的不确定性,提高了预测的准确性。
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