白化方程相关论文
灰色系统预测常用的模型有GM(1,1)、GM(1,N)、GM(N,1)等,这些模型的白化方程都是单一的常微分方程.然而客观世界在不断发展变化的......
通过对一类灰色GM(1,1)模型中的白化方程进行优化,同时利用灰色系统理论中的新信息原理,得到了一种改进的灰色GM(1,1)模型.最后,实......
以白化方程为基础,利用梯形公式白化灰导数,同时根据最小二乘法求出时间响应函数中的常数c,得到一种改进的灰色预测模型.应用实例......
通过对GM(1,1)模型的原始形式的分析,得到与之等价的差分方程,然后把差分方程连续化得到微分方程,并定义为GM(1,1)模型的白化方程,......
通过分析传统灰色Verhulst模型利用倒数变换求解白化方程发现了灰色微分方程与白化方程不匹配而导致误差的根源,提出了直接对原始......
在改革开放二十多年来我国保险业取得了令人瞩目的成绩，我国保险业正在快速发展，在现实生活中发挥着越来越重要的作用，起着现代社会“......
针对GM(2,1)白化方程的解影响其预测精度的问题,提出了一种新的预测模型——等维新息GM(2,1)递推预测模型。该模型通过其灰色微分......
本文解释了GM（1，1）模型中的发展系数（a）与灰作用量（b）的意义，并对其在GM（1，1）的白化方程中的作用和对预测的影响进行了研究，根据这些结果，对GM（1，1......
背景值构造方法是影响GM（1，1）模型精度和适应性的重要因素之一。在已有背景值构造方法的基础上，文章重构了一种精确的、优化的背景值构......
阐述了传统灰色GM（1,1）模型、改进的灰色NGM（1,1,k）模型,给出了改进背景值权的灰色GM（1,1）模型,通过实例进一步说明改进模型具有更好的预......
灰色模型GM(1,1)是预测中常用的模型,但有时误差较大,有个重要原因是模型的基本形式(用于估计参数)和模型的白化方程(用于预测)结......
分析了GM (1,1)模型产生模拟误差的原因 ,经大量的数据模拟和GM (1,1)模型比较 ,发现背景值的优化使GM (1,1)模型在短期、中期及长......
文章通过将GM（1,1）模型中的灰色作用量改为动态形式;同时,以白化方程为基础,利用梯形公式白化灰导数,并利用最小二乘法确定时间响应......
灰色预测模型GM(1,1)是研究不确定性系统的常用方法之一,具有能够利用少数据建模寻求系统规律的特性,克服资料不足或系统周期短的......
