針對時變參數(shù)灰色模型PGM（1,1）的背景值重構(gòu)收斂速度及穩(wěn)定性問題,該文運用積分的方法綜合序列在Δt內(nèi)不同變化趨勢,導(dǎo)出背景值模型的準(zhǔn)確表達(dá)式。實現(xiàn)了反映序列對新老信息偏愛程度的最優(yōu)權(quán)值介于（0,1）內(nèi),且非不能越過某一閾值;給出了背景值重構(gòu)模型最優(yōu)解準(zhǔn)確求取的具體算法步驟�；贛ATLAB語言的實驗結(jié)果表明:改進(jìn)模型預(yù)測精度高,易于實現(xiàn);所研究的帶權(quán)灰色模型GM（1,n）背景值模型的重構(gòu)及計算方法驗證了PGM（1,1）模型重構(gòu)及計算實現(xiàn)方法的有效性和實用性。 

【文章來源】：測繪科學(xué). 2016,41(06)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 GM(1,1)模型背景值的重構(gòu)
2 PGM(1,1)模型精度分析
3 權(quán)系數(shù)p的求取
    3.1 變步長迭代法
    3.2 試探法
4 算例分析
    4.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
    4.2 模擬結(jié)果
5 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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