近非齐次指数序列GM(1,1)模型灰导数的优化

从原始序列为非齐次指数律的GM(1,1)的灰导数出发,利用向前差商和向后差商的加权平均值作为GM(1,1)的灰导数白化值,并给出了加权系数λ的具体表达式,进而建立了优化灰导数后适用于原始序列为非齐次指数律的GM(1,1)模型,且证明了此模型具有白指数律重合性,给出了求参数的方法及表达式,并通过实例对比验证了此模型具有更高的精度,并且对于严格的非齐次指数序列能够完全的拟合.

逐步优化灰导数白化值的GM(1,1)直接建模法

在GM (1,1)直接建模法以差商作为灰导数白化值的基础上 ,提出了一种逐步优化灰导数白化值的方法 .结果表明 ,这一方法不仅保持了原方法的升 (降 )凹 (凸 )一致性、线性变换一致性 ,而且具有渐近白指数律重合性和线性收敛速度 .弥补了原方法不具有白指数律重合性的缺陷 ,突破了当发展系数的绝对值较大时GM(1,1)不能应用的禁区 。