灰色系統(tǒng)通過(guò)構(gòu)建不同階數(shù)的弱化緩沖算子實(shí)現(xiàn)觀測(cè)數(shù)據(jù)權(quán)重的不同方案的分配,從而改變觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)參數(shù)估計(jì)的影響。由于原有基于分?jǐn)?shù)階、正實(shí)數(shù)階的弱化緩沖序列是對(duì)不同位置上的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行同一階數(shù)的弱化緩沖,因此文章提出隨機(jī)弱化緩沖序列,進(jìn)行不同階數(shù)的弱化緩沖,提高權(quán)重分配的精細(xì)程度,并且提出弱化緩沖階數(shù)的確定方法。通過(guò)計(jì)算顯示,使用正實(shí)數(shù)階隨機(jī)弱化緩沖序列的GM（1,1）模型可以獲得更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)結(jié)果。 

【文章來(lái)源】：統(tǒng)計(jì)與決策. 2020,36(11)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

擾動(dòng)分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]正實(shí)數(shù)階隨機(jī)弱化緩沖序列多變量灰色預(yù)測(cè)模型[J]. 劉基偉,閔素芹,金夢(mèng)迪.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2019(20)
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博士論文
[1]分?jǐn)?shù)階灰色預(yù)測(cè)模型及其應(yīng)用研究[D]. 吳利豐.南京航空航天大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3471183