灰色预测模型的改进

用提高原始数据列光滑度的方法来提高GM模型的精度,从而改进灰色模型.并从理论上证明了该方法比对数函数变换、开方变换、对数函数开方的复合变换、指数函数及指数函数开方的复合变换等已有提高光滑度的方法更有效.笔者提出的“幂函数-指数函数”复合变换很大程度上提高了灰色模型的预测精度,使许多原本不能用灰色模型预测的问题得到解决.

基于改进GM(1,1)模型的引信系统贮存寿命预测方法

针对引信系统复杂、贮存样本量受限、测试数据波动性较大等问题,提出了基于改进GM(1,1)模型的引信系统贮存寿命预测方法。该方法在利用"指数-对数变换"对原始数据预先进行光滑处理的基础上,通过建立GM(1,1)模型和残差修正模型,推导出对引信系统贮存寿命预测的改进算法。实例分析表明,该方法具有预测精度高、适用范围广、通用性强等优点,可推广用于类似系统或设备的寿命预估。