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灰色Verhulst拓展模型的病态性问题 被引量:5

Morbid property of grey extended Verhulst model
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摘要 有效判定灰色模型的病态性是进行灰预测建模的关键.为了揭示灰色Verhulst拓展模型建模参数在原始序列存在微小扰动下的变化规律,以矩阵谱条件数为工具对该模型灰导数的背景值进行分类证明.结果表明,灰色Verhulst拓展模型不存在严重病态性.采用灰色Verhulst拓展模型进行预测建模,模型的解不会因系统原始数据在收集过程中存在微小误差而产生显著漂移现象. It is essential to effectively judge the morbidity of grey model in constructing grey predictive models. Aiming to reveal the change law of modeling parameters of grey Verhulst extended model resulted from a small perturbation of primitive sequence, the spectrum condition number of matrix is taken as a tool of measuring the morbidity of this model, and the values of condition of coefficient matrix with the background value of this model in different case are analyzed. Research result shows that grey Verhulst extended model has no unusually severe morbidity. The research conclusion suggests that, in the grey prediction modeling process, while using the grey extended Verhulst model, the solution of this model will not occur significant drift for the original data series of systems exist minor errors in collecting process.
作者 崔杰 刘思峰
出处 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期567-571,共5页 Control and Decision
基金 国家自然科学基金项目(71301060 71271226 71171113 71171116) 国家统计局科研计划项目(2011LY008) 教育部人文社会科学青年基金项目(11YJC630032 13YJC630109) 中国博士后科学基金项目(20100481137) 江苏省高校社会科学基金项目(2013SJB6300009) 江苏省博士后科研计划项目(1101094C) 江苏省青蓝工程人才基金项目(2010) 江苏省教育科学十二五规划重点项目(B-a/2011/01/008) 淮阴工学院科研基金项目(HGB1209) 教育部人文社会科学规划基金项目(12YJA630122)
关键词 灰色预测理论 灰色Verhulst拓展模型 病态 条件数 grey forecasting theory grey derived Verhulst model morbidity condition number
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