GM(1,1)模型在灰系统的理论与应用研究中占有十分重要的地位,然而目前的GM(1,1)模型只能适用于对白化数表征的数列进行预测,而对于现实中存在的区间灰数表示的数列却无能为力.本文运用有关标准区间灰数的最新研究成果,构建了基于区间灰...GM(1,1)模型在灰系统的理论与应用研究中占有十分重要的地位,然而目前的GM(1,1)模型只能适用于对白化数表征的数列进行预测,而对于现实中存在的区间灰数表示的数列却无能为力.本文运用有关标准区间灰数的最新研究成果,构建了基于区间灰数表征的GM(1,1)模型GMBIGN(1,1)(GM(1,1)Based on Interval GreyNumber,GMBIGN(1,1)),并给出了其解析解.在此基础之上,本文以某地区某种能源价格区间变动情况这一现实经济问题为背景,建立了该地区某种能源价格区间变动的GMBIGN(1,1)模型,并对其进行了仿真与误差分析,效果良好.展开更多
文摘GM(1,1)模型在灰系统的理论与应用研究中占有十分重要的地位,然而目前的GM(1,1)模型只能适用于对白化数表征的数列进行预测,而对于现实中存在的区间灰数表示的数列却无能为力.本文运用有关标准区间灰数的最新研究成果,构建了基于区间灰数表征的GM(1,1)模型GMBIGN(1,1)(GM(1,1)Based on Interval GreyNumber,GMBIGN(1,1)),并给出了其解析解.在此基础之上,本文以某地区某种能源价格区间变动情况这一现实经济问题为背景,建立了该地区某种能源价格区间变动的GMBIGN(1,1)模型,并对其进行了仿真与误差分析,效果良好.
