正實數(shù)階隨機弱化緩沖序列多變量灰色預測模型
發(fā)布時間:2021-07-03 20:54
灰色系統(tǒng)通過構(gòu)建不同階數(shù)的弱化緩沖算子實現(xiàn)觀測數(shù)據(jù)權(quán)重的不同方案的分配,從而改變觀測數(shù)據(jù)對參數(shù)估計的影響。原有基于分數(shù)階、正實數(shù)階的弱化緩沖序列是對不同位置上的觀測數(shù)據(jù)進行同一階數(shù)的弱化緩沖,文章在此基礎(chǔ)上提出一種正實數(shù)階隨機弱化緩沖序列。通過對不同位置上的觀測數(shù)據(jù)進行不同階數(shù)的弱化緩沖,提高權(quán)重分配的精細程度,滿足現(xiàn)實系統(tǒng)的預測需求。通過計算顯示,使用正實數(shù)階隨機弱化緩沖序列可以獲得更精準的預測結(jié)果。
【文章來源】:統(tǒng)計與決策. 2019,35(20)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:5 頁
【參考文獻】:
期刊論文
[1]分數(shù)階反向累加GM(1,1)模型及其性質(zhì)[J]. 吳利豐,付斌. 統(tǒng)計與決策. 2017(18)
[2]基于反向累積法的強化緩沖算子序列的研究[J]. 米傳民,劉思峰,吳正朋,王建玲. 控制與決策. 2009(03)
[3]灰色控制系統(tǒng)[J]. 鄧聚龍. 華中工學院學報. 1982(03)
博士論文
[1]分數(shù)階灰色預測模型及其應用研究[D]. 吳利豐.南京航空航天大學 2015
本文編號:3263335
【文章來源】:統(tǒng)計與決策. 2019,35(20)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:5 頁
【參考文獻】:
期刊論文
[1]分數(shù)階反向累加GM(1,1)模型及其性質(zhì)[J]. 吳利豐,付斌. 統(tǒng)計與決策. 2017(18)
[2]基于反向累積法的強化緩沖算子序列的研究[J]. 米傳民,劉思峰,吳正朋,王建玲. 控制與決策. 2009(03)
[3]灰色控制系統(tǒng)[J]. 鄧聚龍. 華中工學院學報. 1982(03)
博士論文
[1]分數(shù)階灰色預測模型及其應用研究[D]. 吳利豐.南京航空航天大學 2015
本文編號:3263335
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