針對灰色GM（1,1）模型參數(shù)估計采用的最小二乘法的抗差能力不強,以及原始數(shù)據(jù)含少量粗差時影響到累加生成的數(shù)據(jù)進而可能導(dǎo)致參數(shù)估計偏差很大,提出對原始數(shù)據(jù)直接應(yīng)用具有較強穩(wěn)健性的最小一乘來估計參數(shù),對非線性的還原函數(shù)進行線性化再利用最小一乘來估計參數(shù)。實驗結(jié)果表明對于嚴格滿足純指數(shù)序列的數(shù)據(jù),文章提出的算法要優(yōu)于傳統(tǒng)模型和文獻提出的FGM（1,1）模型,幾乎達到無偏的效果,并且在含少量粗差時不受粗差干擾。 

【文章來源】：東華理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2016,39(S1)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【文章目錄】：
1 GM（1,1）模型建模機理
2 最小一乘非線性參數(shù)估計
3 算例分析
4 結(jié)語


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3159261