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随机弱化缓冲序列及其在GM(1,1)模型中的应用
1
作者
刘基伟
闵素芹
金梦迪
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020年第11期37-40,共4页
灰色系统通过构建不同阶数的弱化缓冲算子实现观测数据权重的不同方案的分配,从而改变观测数据对参数估计的影响。由于原有基于分数阶、正实数阶的弱化缓冲序列是对不同位置上的观测数据进行同一阶数的弱化缓冲,因此文章提出随机弱化缓...
灰色系统通过构建不同阶数的弱化缓冲算子实现观测数据权重的不同方案的分配,从而改变观测数据对参数估计的影响。由于原有基于分数阶、正实数阶的弱化缓冲序列是对不同位置上的观测数据进行同一阶数的弱化缓冲,因此文章提出随机弱化缓冲序列,进行不同阶数的弱化缓冲,提高权重分配的精细程度,并且提出弱化缓冲阶数的确定方法。通过计算显示,使用正实数阶随机弱化缓冲序列的GM(1,1)模型可以获得更精准的预测结果。
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关键词
随机
阶
弱化缓冲
正实
数
阶
GM(1
1)
阶数的确定方法
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职称材料
题名
随机弱化缓冲序列及其在GM(1,1)模型中的应用
1
作者
刘基伟
闵素芹
金梦迪
机构
中国传媒大学数据科学与智能媒体学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020年第11期37-40,共4页
文摘
灰色系统通过构建不同阶数的弱化缓冲算子实现观测数据权重的不同方案的分配,从而改变观测数据对参数估计的影响。由于原有基于分数阶、正实数阶的弱化缓冲序列是对不同位置上的观测数据进行同一阶数的弱化缓冲,因此文章提出随机弱化缓冲序列,进行不同阶数的弱化缓冲,提高权重分配的精细程度,并且提出弱化缓冲阶数的确定方法。通过计算显示,使用正实数阶随机弱化缓冲序列的GM(1,1)模型可以获得更精准的预测结果。
关键词
随机
阶
弱化缓冲
正实
数
阶
GM(1
1)
阶数的确定方法
Keywords
random order weakening buffer
positive real number order
GM(1
1)
order determination method
分类号
N941.5 [自然科学总论—系统科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
随机弱化缓冲序列及其在GM(1,1)模型中的应用
刘基伟
闵素芹
金梦迪
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020
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