分类： 数学 >> 建模与仿真 提交时间： 2021-05-07
摘要： 近年来,灰色系统理论在各个领域中的应用愈发广泛.在灰色预测模型中,GM(1,1)模型最为核心与基础,但该模型对振荡序列难以进行模拟,且振荡序列往往无法通过准指数律检验,这削弱了GM(1,1)模型的应用范围.本文利用GM(1,1)模型对单调序列的模拟,对振荡序列的1-AGO序列建立 GM(1,1)模型.再通过引入修正项的IAGO操作,还原到对原振荡序列的模拟.建立了改进的GM(1,1)模型,弥补了传统GM(1,1)模型对振荡序列模拟的缺陷.
分类： 数学 >> 建模与仿真 提交时间： 2021-04-23
摘要： 灰色系统模型由于其具有简便、数学背景清晰等特点，在数学建模与近似计算等领域都有着十分广泛的应用。灰色系统模型的原理可以概括为利用时间响应函数来模拟数据序列的演化，而其中GM(1,1)模型作为最基础、最能体现灰色建模思想的一个模型，应用最广泛。传统的GM(1,1)模型的时间响应函数是以自然常数 的指数构造的函数，也正是由于这个特点，所以GM(1,1)模型具有较强的局限性，在实际应用中人们往往会将GM(1,1)模型的时间响应函数做一定的修正。其中，最重要的一种修正方法就是将原本的时间响应函数与其他能够描述数据序列性质的函数进行耦合，例如对于具有一定周期性或准周期性的数据序列，就可将原本的时间响应函数与三角函数耦合，构成GM(1,1)-三角函数耦合模型。本文便深入探讨了这种模型的可行性，提出了耦合模型时间响应函数中参数的估计方法，以及误差分析。
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