伴隨社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境的多樣化和復(fù)雜化,現(xiàn)有的灰色GM預(yù)測模型在實際中的應(yīng)用呈現(xiàn)出一定的局限性。在對經(jīng)典灰色預(yù)測模型進(jìn)行深入研究的同時,人們發(fā)現(xiàn)對于某些特定情況下的實際問題解決需要采用特殊的方法,因此嘗試運用GM模型派生出的其他模型來應(yīng)對此類更為復(fù)雜的實際問題。本文將現(xiàn)實生活中普遍存在的滯后效應(yīng)引入灰色理論建模,并進(jìn)行深入研究,分別構(gòu)建了GDM(1,1)模型和GDM(1,2)模型,分析其建模機(jī)理,給出參數(shù)識別方法和具體的模型求解,并應(yīng)用于我國交通運輸投資和公路運輸量的預(yù)測問題中,以期進(jìn)一步完善灰色預(yù)測理論與實際應(yīng)用的研究。主要工作如下:(1)對單變量的灰色時滯模型,分析其時滯效應(yīng)的具體內(nèi)涵,從經(jīng)典GM(1,1)模型出發(fā),引入滯后參數(shù),構(gòu)建灰色GDM(1,1)時滯模型,基于模型本身推導(dǎo)出的量化關(guān)系,借助灰色相對關(guān)聯(lián)模型方法,探尋時滯參數(shù)的測度方法,并求得模型的時間響應(yīng)公式,并以一個實例證明該方法針對包含時滯性的系統(tǒng)有較好的擬合效果。(2)對具有時滯效應(yīng)的輸入輸出系統(tǒng),由GM(1,2)模型出發(fā),引入時滯參數(shù),構(gòu)建兩變量的灰色GDM(1,2)模型。通過引入3次樣條插值方法,消除了時滯參數(shù)必須為整數(shù)的限制,并建立以平均相對誤差最小為目標(biāo)的優(yōu)化問題,采用改進(jìn)后的粒子群算法(PSO)尋優(yōu)得到模型參數(shù),并給出其近似時間響應(yīng)式,最后以一個實例證明該方法的合理性。(3)應(yīng)用GDM(1,1)模型對我國1999-2012年間交通固定資產(chǎn)投資總額以及公路建設(shè)固定資產(chǎn)投資額分別進(jìn)行建模,通過原始數(shù)據(jù)與預(yù)測結(jié)果對我國交通運輸投資總量和公路建設(shè)投資比重進(jìn)行趨勢分析和解釋說明;應(yīng)用GDM(1,2)模型對1999-2012年間公路交通運輸?shù)穆每椭苻D(zhuǎn)量和貨物運輸量分別進(jìn)行建模,并對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了分析。
【學(xué)位單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：N941.5
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 選題背景和研究意義
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 GM（1,1）模型研究現(xiàn)狀
        1.2.2 GM（1,N）模型的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 具有時滯性的GM模型的研究現(xiàn)狀
        1.2.4 研究現(xiàn)狀小結(jié)
    1.3 研究目標(biāo)和研究內(nèi)容
        1.3.1 研究目標(biāo)
        1.3.2 研究內(nèi)容
    1.4 研究方法和創(chuàng)新點
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 研究創(chuàng)新點
    1.5 技術(shù)路線圖
第二章 含時滯參數(shù)的灰色GDM（1,1）模型
    2.1 GDM（1,1）模型的建模機(jī)理
    2.2 GDM（1,1）模型的構(gòu)建
    2.3 GDM（1,1）模型的參數(shù)確定
        2.3.1 灰色相對關(guān)聯(lián)度的定義
        2.3.2 GDM（1,1）模型時滯參數(shù)τ的確定方法
        2.3.3 GDM（1,1）模型的時間響應(yīng)式
    2.4 應(yīng)用算例
    2.5 本章小結(jié)
第三章 含時滯參數(shù)的灰色GDM（1,2）模型
    3.1 GDM（1,2）模型的建模機(jī)理
    3.2 GDM（1,2）模型的構(gòu)建及時間響應(yīng)函數(shù)的求解
        3.2.1 GDM（1,2）模型的構(gòu)建
        3.2.2 GDM（1,2）模型時間響應(yīng)函數(shù)求解
    3.3 GDM（1,2）模型參數(shù)的確定方法
        3.3.1 粒子群（PSO）算法
        3.3.2 插值方法
        3.3.3 基于插值和PSO算法的GDM（1,2）模型的參數(shù)確定方法
    3.4 算例
    3.5 本章小結(jié)
第四章 灰色GDM模型在我國交通運輸預(yù)測中的應(yīng)用
    4.1 引言
    4.2 基于灰色GDM（1,1）模型的我國交通固定資產(chǎn)投資的預(yù)測
        4.2.1 我國交通固定資產(chǎn)投資總額的預(yù)測分析
        4.2.2 我國交通固定資產(chǎn)投資（公路建設(shè)）的預(yù)測分析
    4.3 基于GDM（1,2）模型的我國公路交通運輸量的預(yù)測
        4.3.1 我國公路運輸?shù)陌l(fā)展歷程及概況
        4.3.2 我國公路運輸量的預(yù)測（客運方向和貨運方向）
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 未來研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
附錄GDM（1,2）模型參數(shù)辨識的Matlab程序

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本文編號：2863641