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1.
基于一类新的强化缓冲算子的GM(1,1)预测精度研究 总被引:8,自引:0,他引:8
根据灰色系统理论中新息优先利用原理,在对缓冲算子和已有强化缓冲算子研究的基础上,构造了一类新的强化缓冲算子,有效解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.实例分析结果表明,这类新的强化缓冲算子能显著提高GM(1,1)模型的预测精度. 相似文献
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根据灰色系统理论中新息优先利用原理,在对缓冲算子和已有强化缓冲算子研究的基础上,构造了一类新的强化缓冲算子,有效解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.实例分析结果表明,这类新的强化缓冲算子能显著提高GM(1,1)模型的预测精度.
相似文献3.
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关于强化缓冲算子的研究 总被引:29,自引:4,他引:25
运用灰色系统理论,在对缓冲算子研究的基础上,构造一类具有普遍意义的强化缓冲算子,研究了它们的一些特性及内在关系,从而有效解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.实例验证了该算子的有效性与实用性. 相似文献
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在灰色系统理论缓冲算子公理体系下,构造了4类强化缓冲算子序列,整合了已有的实用强化缓冲算子,并对它们的缓冲作用进行比较.实例验证了这类算子序列的有效性和实用性,解决了冲击扰动系统行为数据在建模预测过程中出现的定性分析与定量预测不符的问题. 相似文献
8.
通过研究同性缓冲算子作用样本数据序列所得灰色预测模型的预测精度问题, 发现同类缓冲算子对于相同样本数据序列的预测值一致, 对于具体预测问题, 某个缓冲算子在此类问题中有效, 用到另一类问题上可能失效. 为此, 提出一种同性缓冲算子的组合方法, 通过对同性缓冲算子的有效组合可以得到一种新的缓冲算子, 该缓冲算子不但能够提高模型的预测精度, 而且可以扩大缓冲算子的适用范围. 实例验证表明, 所提出的组合方法是有价值的.
相似文献9.
一类新的弱化缓冲算子的构造及其应用 总被引:9,自引:1,他引:8
利用灰色系统理论,在对缓冲算子和已有弱化缓冲算子研究的基础上,构造一类新的弱化缓冲算子,并研究其一些特性及内在关系,有效解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中经常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.实例分析结果表明,这类新的弱化缓冲算子能显著提高数据预测模型的预测精度. 相似文献
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利用灰色系统理论,在对缓冲算子和已有弱化缓冲算子研究的基础上,构造一类新的弱化缓冲算子,并研究其一些特性及内在关系,有效解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中经常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.实例分析结果表明,这类新的弱化缓冲算子能显著提高数据预测模型的预测精度.
相似文献11.
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弱化缓冲算子性质研究 总被引:5,自引:0,他引:5
在灰色系统缓冲算子公理体系下,证明了下列结果:若d是一弱化缓冲算子,则x(k)d是由x(k)···x(n)所构成的表达式.f为严格单调递增函数,g为其反函数.在d中,用f(x(k))替换x(k)d,对得到的表达式用函数g加以作用,最后的表达式记为e.若d为弱化缓冲算子,则e也为弱化缓冲算子. 相似文献
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几类强弱缓冲算子的构造方法及其内在联系 总被引:7,自引:0,他引:7
基于最基本的缓冲算子x(k)d=∑ni=kωix(i)/∑ni=kωi变形,获得了几类范围大大拓宽的实用缓冲算子的构造方法,并揭示了这几类缓冲算子的内在联系.同时揭示了强化缓冲与弱化缓冲的对应关系,即指数γ由正到0,由0到负的变化,导致缓冲算子由弱(强)化到不变化,由不变化到强(弱)化的过程,揭示了由量变到质变的过程.研究表明,现有的大量缓冲算子都是所构造的缓冲算子的特例,此外还包括许多与常见文献中类型迥然不同的新算子. 相似文献
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针对如何选择合适的缓冲算子以提高模型精度的问题, 系统地研究缓冲算子调节度与光滑度的内在关系, 并对平均强化缓冲算子(ASBO)、几何平均强化缓冲算子(GASBO)、加权平均强化缓冲算子(WASBO) 和加权几何平均强化缓冲算子(WGASBO) 的调节度与光滑度进行了比较研究, 给出了若干定理. 理论证明和数字仿真结果都y验证了定理的正确性. 相似文献