在灰色緩沖算子和灰色調(diào)整系數(shù)的框架下,構(gòu)造灰色算子,提出了權(quán)重可調(diào)的加權(quán)移動(dòng)平均去趨勢(shì)法,進(jìn)一步將其拓廣為多重分形加權(quán)移動(dòng)平均去趨勢(shì)法。算法表明原有的移動(dòng)平均去趨勢(shì)法及其多重分形形式分別是加權(quán)移動(dòng)平均去趨勢(shì)法及其多重分形的特例。用帶波動(dòng)和線性趨勢(shì)的分形高斯噪聲與二項(xiàng)式多重分形進(jìn)行數(shù)值模擬,表明權(quán)重為6的中心加權(quán)移動(dòng)平均去趨勢(shì)法及其多重分形能有效地去除序列趨勢(shì),計(jì)算出的Hurst值和多重分形譜f（"）比原有算法更接近真值。將權(quán)重為6的中心加權(quán)移動(dòng)平均去趨勢(shì)法及其多重分形分析南京市氣溫序列的長(zhǎng)記憶性與多重分形性,結(jié)果表明從1951-2008年,七月份氣溫增速要明顯小于一月份的增速,一月份和七月份氣溫都存在長(zhǎng)記憶性,但七月份氣溫序列的長(zhǎng)記憶性要高于一月份,表明一月份和七月份氣溫序列均可預(yù)測(cè),七月份的可預(yù)測(cè)性更高些,這為通過預(yù)測(cè)對(duì)氣溫災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防范提供了可行性;此外,一月份、七月份的氣溫序列均有多重分形性,說明可從多標(biāo)度角度對(duì)其建模分析。 

【文章來源】：中國(guó)管理科學(xué). 2017,25(10)北大核心CSSCICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：11 頁(yè)

【文章目錄】：
1 引言
2 加權(quán)移動(dòng)平均去趨勢(shì)法 (DWMA)
    2.1 移動(dòng)平均去趨勢(shì)法 (DMA)
    2.2 灰色算子
    2.3 加權(quán)移動(dòng)平均去趨勢(shì)法 (DWMA)
    2.4 數(shù)值模擬
3 多重分形加權(quán)移動(dòng)平均去趨勢(shì)法 (MFDWMA)
4 實(shí)證分析
5 結(jié)語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3491330