自1981年灰色系統(tǒng)理論提出以來,經(jīng)過30多年的探索研究,灰色系統(tǒng)理論已經(jīng)逐漸成為研究和分析不確定系統(tǒng)的重要理論和方法體系,而灰色預(yù)測是灰色系統(tǒng)理論的核心部分之一,主要通過對“部分”已知信息的處理,減弱其隨機性,構(gòu)建具有部分微分部分差分的灰色預(yù)測模型,描述系統(tǒng)信息累積的過程,從而預(yù)測了系統(tǒng)的發(fā)展趨勢。隨著灰色預(yù)測理論的發(fā)展,灰色預(yù)測模型的不斷優(yōu)化與拓展。同時,隨著數(shù)據(jù)搜集技術(shù)的發(fā)展也帶來了許多新型數(shù)據(jù),其中,由于成分數(shù)據(jù)能對系統(tǒng)結(jié)構(gòu)性、系統(tǒng)成分差異性及關(guān)聯(lián)關(guān)系進行綜合分析,并且能夠揭示絕對數(shù)據(jù)背后的相對信息,受到了愈來愈廣泛的關(guān)注。但是成分數(shù)據(jù)的“定和”特征,使傳統(tǒng)的預(yù)測模型難以實現(xiàn)對結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)序列的有效預(yù)測,特別是基于貧信息特征的成分數(shù)據(jù)預(yù)測問題缺失有效的模型�；诖�,本文將成分數(shù)據(jù)分析和灰色預(yù)測模型相結(jié)合,構(gòu)建可預(yù)測具有貧信息特征的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)發(fā)展趨勢。研究主要內(nèi)容包括:一是構(gòu)建基于成分數(shù)據(jù)的灰色預(yù)測模型。通過現(xiàn)有的成分數(shù)據(jù)變換處理方法,消除成分數(shù)據(jù)的“定和限制”,將其數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化至歐氏空間,使傳統(tǒng)的灰色預(yù)測模型能夠?qū)崿F(xiàn)對成分數(shù)據(jù)的預(yù)測,拓寬了灰色預(yù)測模型的適用范圍。二是提高預(yù)測模型的預(yù)測效... 

【文章來源】：江南大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 選題背景和研究意義
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 研究內(nèi)容、思路及技術(shù)路線圖
        1.2.1 研究內(nèi)容
        1.2.2 研究思路
        1.2.3 技術(shù)路線圖
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 灰色預(yù)測模型研究現(xiàn)狀
        1.3.2 成分數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀
        1.3.3 國內(nèi)外研究評述
    1.4 創(chuàng)新點
    1.5 本章小結(jié)
第二章 相關(guān)理論及概念介紹
    2.1 成分數(shù)據(jù)相關(guān)概念與理論
        2.1.1 成分數(shù)據(jù)的概念
        2.1.2 成分數(shù)據(jù)的幾何結(jié)構(gòu)
        2.1.3 成分數(shù)據(jù)的變換處理
    2.2 灰色預(yù)測模型相關(guān)理論
        2.2.1 灰色預(yù)測基本原理
        2.2.2 GM(1,1)模型一般步驟
        2.2.3 模型預(yù)測效果檢驗
    2.3 馬爾科夫理論
        2.3.1 馬爾科夫過程
        2.3.2 馬爾科夫鏈預(yù)測步驟
    2.4 傅里葉變換
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于成分數(shù)據(jù)的灰色預(yù)測模型構(gòu)建
    3.1 成分數(shù)據(jù)變換方法比較
    3.2 基于成分數(shù)據(jù)變換的灰色預(yù)測模型
        3.2.1 基于alr變換的GM(1,1)模型
        3.2.2 基于clr變換的GM(1,1)模型
        3.2.3 基于ilr變換的GM(1,1)模型
        3.2.4 基于球坐標(biāo)變換的GM(1,1)模型
    3.3 基于成分數(shù)據(jù)特征的修正預(yù)測模型
        3.3.1 基于馬爾科夫鏈的修正GM(1,1)模型
        3.3.2 基于傅里葉級數(shù)的修正GM(1,1)模型
        3.3.3 基于傅里葉-馬爾科夫的修正GM(1,1)模型
    3.4 構(gòu)建基于成分數(shù)據(jù)的灰色預(yù)測模型的步驟
    3.5 本章小結(jié)
第四章 我國能源消費結(jié)構(gòu)預(yù)測應(yīng)用
    4.1 我國能源消費結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀
    4.2 基于GM(1,1)模型的能源消費結(jié)構(gòu)預(yù)測
        4.2.1 數(shù)據(jù)變換與檢驗
        4.2.2 GM(1,1)模型預(yù)測
        4.2.3 模型預(yù)測效果比較
    4.3 基于修正GM(1,1)模型的能源消費結(jié)構(gòu)預(yù)測
        4.3.1 基于馬爾科夫鏈的預(yù)測值修正
        4.3.2 基于傅里葉級數(shù)的預(yù)測值修正
        4.3.3 基于傅里葉-馬爾科夫的預(yù)測值修正
        4.3.4 模型預(yù)測效果比較
    4.4 我國能源消費結(jié)構(gòu)預(yù)測分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
致謝
參考文獻
附錄A:作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及參與的課題
附錄B:Matlab代碼


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]基于初始條件優(yōu)化的GM（1,1）冪模型及其應(yīng)用[J]. 丁松,李若瑾,黨耀國.  中國管理科學(xué). 2020(01)
[3]基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的故障預(yù)測[J]. 黃魁,蘇春.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2020(01)
[4]成分數(shù)據(jù)的空間自回歸模型[J]. 黃婷婷,王惠文,SAPORTA Gilbert.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報. 2019(01)
[5]基于灰色成分數(shù)據(jù)模型的軌道不平順指標(biāo)結(jié)構(gòu)預(yù)測[J]. 李仕毅,劉仍奎,王福田.  鐵道科學(xué)與工程學(xué)報. 2018(08)
[6]基于遺傳優(yōu)化嶺回歸的GM（2,1）供應(yīng)鏈風(fēng)險預(yù)測[J]. 趙川,揭海華,楊浩雄.  統(tǒng)計與決策. 2018(10)
[7]改進灰色殘差模型在航跡預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 張晨,毛征,張廣申,王朋月,鄧鍇,職榮豪.  兵工自動化. 2018(05)
[8]基于組合灰色模型的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測研究[J]. 史蕊,陳福集,張金華.  情報雜志. 2018(07)
[9]基于Verhulst模型與信息熵理論的能源消費研究[J]. 覃琳,黃煒斌,馬光文,郭樂,劉廣宇.  中國人口·資源與環(huán)境. 2017(S2)
[10]基于組合插值的GM（1,1）模型背景值的改進[J]. 李凱,張濤.  計算機應(yīng)用研究. 2018(10)

碩士論文
[1]四川省城鎮(zhèn)居民消費結(jié)構(gòu)研究[D]. 李平芝.西南財經(jīng)大學(xué) 2011



本文編號：3430505