現實中系統行為特征序列常受到虛擬變量的影響,而此時傳統GM（1,N）模型不能準確地描述系統特征的變化規(guī)律.將虛擬變量引入傳統GM（1,N）模型的灰作用量,構建虛擬變量控制的GM（1,N）模型,討論新模型的參數求解方法;鑒于背景值對模型精度有著重要影響,利用粒子群優(yōu)化算法對含有插值系數的背景值進行優(yōu)化求解;從兩個角度提出虛擬變量有效性檢驗方法.最后,通過河南省農民人均收入預測案例表明,新模型能夠準確描述虛擬變量影響下系統特征序列的未來變化趨勢. 

【文章來源】：控制與決策. 2018,33(02)北大核心EICSCD

【文章頁數】：7 頁

【參考文獻】：
期刊論文
[1]時滯多變量離散灰色模型及其應用[J]. 張可,曲品品,張隱桃.  系統工程理論與實踐. 2015(08)
[2]基于驅動變量增長趨勢的TGM（1,N）預測模型[J]. 丁松,黨耀國,徐寧.  系統工程. 2015(03)
[3]分數階累加時滯GM（1,N,τ）模型及其應用[J]. 毛樹華,高明運,肖新平.  系統工程理論與實踐. 2015(02)
[4]基于復化梯形公式的GM（1,1）模型背景值的優(yōu)化[J]. 蔣詩泉,劉思峰,周興才.  控制與決策. 2014(12)
[5]基于非等間距的多變量MGM（1，m）模型[J]. 熊萍萍,黨耀國,朱暉.  控制與決策. 2011(01)
[6]灰色多變量GM（1,N|T,r）模型及其粒子群優(yōu)化算法[J]. 黃繼.  系統工程理論與實踐. 2009(10)



本文編號：3333489