白化權(quán)函數(shù)已知的區(qū)間灰數(shù)Verhulst預(yù)測模型
發(fā)布時間:2021-09-17 15:44
針對灰色Verhulst預(yù)測模型無法進(jìn)行白化權(quán)函數(shù)已知的區(qū)間灰數(shù)預(yù)測的問題,首先將區(qū)間灰數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化處理,對白部和灰部序列分別建立Verhulst模型進(jìn)行預(yù)測;然后將白化權(quán)函數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,并對函數(shù)重心序列建立GM(1,1)模型估計預(yù)測值的白化權(quán)函數(shù),構(gòu)建白化權(quán)函數(shù)已知的區(qū)間灰數(shù)Verhulst預(yù)測模型.最后將模型應(yīng)用于凌期的黃河寧蒙段巴彥高勒站的日均流量預(yù)測,實例表明所建模型精度較高,具有有效性與合理性.
【文章來源】:數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2020,50(20)北大核心
【文章頁數(shù)】:7 頁
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于核和認(rèn)知程度的區(qū)間灰數(shù)Verhulst預(yù)測模型[J]. 李曄,李娟. 河南科學(xué). 2019(03)
[2]基于三參數(shù)的新灰色Verhulst離散直接建模模型[J]. 龍釗,龍霞. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2019(04)
[3]基于“灰度不減”公理的改進(jìn)區(qū)間灰數(shù)預(yù)測模型[J]. 李翀,謝秀萍. 統(tǒng)計與決策. 2019(02)
[4]基于區(qū)間灰數(shù)的離散Verhulst直接模型[J]. 龍釗,龍霞. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2018(23)
[5]一階反向累加Verhulst模型[J]. 余若楠,王建宏,張楠. 南通大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(04)
[6]基于克萊姆法則的無偏區(qū)間灰數(shù)預(yù)測模型及其應(yīng)用[J]. 李樹良,曾波,孟偉. 控制與決策. 2018(12)
[7]基于白化權(quán)函數(shù)的區(qū)間灰數(shù)預(yù)測模型[J]. 羅黨,李鈺雯,林培源. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2017(08)
[8]灰色離散Verhulst直接建模模型的構(gòu)建[J]. 蔣紅梅,魏勇. 統(tǒng)計與決策. 2015(21)
[9]時變參數(shù)灰色Verhulst模型及其應(yīng)用[J]. 楊保華. 統(tǒng)計與決策. 2015(21)
[10]基于改進(jìn)灰色verhulst模型的稠油產(chǎn)量預(yù)測[J]. 吳聃,鞠斌山,付應(yīng)坤. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2015(20)
本文編號:3399022
【文章來源】:數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2020,50(20)北大核心
【文章頁數(shù)】:7 頁
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于核和認(rèn)知程度的區(qū)間灰數(shù)Verhulst預(yù)測模型[J]. 李曄,李娟. 河南科學(xué). 2019(03)
[2]基于三參數(shù)的新灰色Verhulst離散直接建模模型[J]. 龍釗,龍霞. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2019(04)
[3]基于“灰度不減”公理的改進(jìn)區(qū)間灰數(shù)預(yù)測模型[J]. 李翀,謝秀萍. 統(tǒng)計與決策. 2019(02)
[4]基于區(qū)間灰數(shù)的離散Verhulst直接模型[J]. 龍釗,龍霞. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2018(23)
[5]一階反向累加Verhulst模型[J]. 余若楠,王建宏,張楠. 南通大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(04)
[6]基于克萊姆法則的無偏區(qū)間灰數(shù)預(yù)測模型及其應(yīng)用[J]. 李樹良,曾波,孟偉. 控制與決策. 2018(12)
[7]基于白化權(quán)函數(shù)的區(qū)間灰數(shù)預(yù)測模型[J]. 羅黨,李鈺雯,林培源. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2017(08)
[8]灰色離散Verhulst直接建模模型的構(gòu)建[J]. 蔣紅梅,魏勇. 統(tǒng)計與決策. 2015(21)
[9]時變參數(shù)灰色Verhulst模型及其應(yīng)用[J]. 楊保華. 統(tǒng)計與決策. 2015(21)
[10]基于改進(jìn)灰色verhulst模型的稠油產(chǎn)量預(yù)測[J]. 吳聃,鞠斌山,付應(yīng)坤. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2015(20)
本文編號:3399022
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