【摘要】：本文對(duì)傳統(tǒng)灰色Verhulst模型背景值的誤差來(lái)源進(jìn)行分析,對(duì)模型的背景值進(jìn)行優(yōu)化,以期提高模型的模擬預(yù)測(cè)精度。基于灰色Verhulst模型時(shí)間響應(yīng)式的Logistic函數(shù)形式,文章利用Logistic函數(shù)擬合模型中的一階累加生成序列,經(jīng)過(guò)一系列的數(shù)學(xué)推導(dǎo),借助反向累加生成的思想,解出了Logistic函數(shù)中的三個(gè)參數(shù),得到了灰色Verhulst模型背景值的優(yōu)化公式,并建立了優(yōu)化的灰色Verhulst模型。最后分別通過(guò)算例和應(yīng)用實(shí)例驗(yàn)證本文的優(yōu)化效果,結(jié)果表明,利用優(yōu)化的背景值公式可以有效地提高傳統(tǒng)灰色Verhulst模型的模擬預(yù)測(cè)精度。
[Abstract]:In this paper, the error sources of the background value of the traditional grey Verhulst model are analyzed, and the background value of the model is optimized in order to improve the accuracy of the simulation prediction of the model. Based on the Logistic function form of time response of grey Verhulst model, this paper uses Logistic function to fit the first order cumulative generation sequence in the model, and through a series of mathematical deduction, with the aid of the idea of reverse accumulation generation, solves the three parameters of Logistic function. The optimization formula of the background value of the grey Verhulst model is obtained, and the optimized grey Verhulst model is established. Finally, the optimization effect of this paper is verified by examples and application examples respectively. The results show that the accuracy of the traditional grey Verhulst model can be improved effectively by using the optimized background value formula.
【作者單位】： 南京信息工程大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;南京信息工程大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71171116) 江蘇省博士后科研資助計(jì)劃項(xiàng)目(1101094C) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃資助項(xiàng)目(CXZZ11_0226) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助 教育部人文社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(09YJC630129)
【分類號(hào)】：C934;F224

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2442197