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1基于三参数的新灰色Verhulst离散直接建模模型显示文摘首先,基于灰色Verhulst的直接建模模型,对原始数据进行倒数生成,利用离散思想和序列累减,构建了倒数序列与倒数的一次累减序列间的关系式,并利用最小二乘法求解三参数;其次,从新关系式出发,构建了基于相邻的原始序列的新灰色Verhulst的离散直接建模模型,将三参数值代入即可求解模拟预测值;通过实例计算,表明模型的可操作性和优越性.龙钊 龙霞 2019数学的实践与认识2019,49,4:5
2基于函数变换优选的无偏GM(1,1)模型及其应用显示文摘文章针对GM(1,1)模型的不足,将无偏GM(1,1)模型与函数变换方法相结合,以拓宽灰色预测模型的应用范围。以均方误差、平均绝对百分比误差、相关系数、一致性指标作为拟合效果评价准则,以熵权法确定各评价准则的权重,根据综合评价准则值的大小对函数变换方法进行优选。最后,将此方法用于四川省矿产资源消耗指数的预测中,结果表明,该方法能够有效选择合适的函数变换方法。陈鹏宇 邓宏伟 2019统计与决策2019,0,14:4
3基于灰色系统理论的电梯平层误差预测方法显示文摘采用灰色系统理论对电梯的平层误差进行预测分析。建立了电梯平层误差预测的GM(1,1)模型,且应用该模型预测了电梯平层误差的发展规律。对比了预测数据和实测数据,认为预测数据和实测数据的发展规律一致,并根据预测数据肯定了定期维保对提升电梯运行质量的重要性。罗力铭 罗纲 朱霞 曹选平 李碧军 2020中国电梯2020,31,19:1
4白化权函数已知的区间灰数Verhulst预测模型显示文摘针对灰色Verhulst预测模型无法进行白化权函数已知的区间灰数预测的问题,首先将区间灰数标准化处理,对白部和灰部序列分别建立Verhulst模型进行预测;然后将白化权函数进行标准化处理,并对函数重心序列建立GM(1,1)模型估计预测值的白化权函数,构建白化权函数已知的区间灰数Verhulst预测模型.最后将模型应用于凌期的黄河宁蒙段巴彦高勒站的日均流量预测,实例表明所建模型精度较高,具有有效性与合理性.李晔 丁圆苹 2020数学的实践与认识2020,50,20:1
5新离散verhulst模型的建模机理及其优化显示文摘在对verhulst模型求解方法的误差分析以后,通过对verhulst模型的白化方程的特殊变化,得到了离散的verhulst模型;推导了可以取工⑴序列中任意一项工⑴4)作为初始值的时间响应式,并给出了可行的选取方法;给出了使用最4、一乘法与平均相对误差最小的目标函数下的模型参数求解方法;在文中归纳了本文新离散verhulst模型的求解方法及建模步骤;证明了本文新模型的无偏性。最后通过实例分析比较了新模型与几种已有模型的模拟预测精度,结果表明,本文提出新离散verhulst模型能够有效提高模拟预测精度•并且计算过程更加简便。邹国焱 魏勇 2019系统工程2019,37,6:1
6直接离散Verhulst模型构建及其优化显示文摘针对Verhulst离散模型与白化方程之间联系不紧密,以及模型适用范围存在局限性等问题,文章以散Verhulst模型动态建模求解出参数,再对参数求均值,并将参数的均值还原后代入Verhulst直接建模模型时间响应式,结果表明,直接离散Verhulst模型能够100%模拟指数型序列与饱和S型序列。最后通过实例验证了直接离散Verhulst模型可以进行模拟、短期预测与长期预测。罗友洪 陈友军 2021统计与决策2021,37,14:0
7基于背景值和初值改进的灰色Verhulst模型显示文摘针对灰色Verhulst模型的理论缺陷,在优化背景值的基础上,将X(1)的第n个分量作为灰色Verhulst模型的初始条件,改进灰色Verhulst模型.应用实例表明,在一定程度上,改进的灰色Verhulst模型消除了灰色Verhulst模型在背景值获取和初值选取时造成的误差,具有较高的模拟精度.何俊 时文俊 2017吉首大学学报(自然科学版)2017,38,6:0
8黑龙江省高等教育体系评价与展望--基于TOPSIS模型与灰色预测的实证研究显示文摘高等教育系统是否具有可持续性,与一个国家的综合竞争力和未来发展密切相关。纵观近年来的数据,黑龙江省81所高等院校人才培养进程总体发展缓慢。为协调和维持黑龙江省高等教育体系的可持续发展,本文建立了相关评估模型,以推导国家高等教育系统中协调的定量表达以及评估指标之间的多重关系。使用基于熵权的TOPSIS模型对中国各地区的高等教育发展现状进行评估,从高中生毕业人数、高等学校师生比等七个维度对其健康协调程度进行了定量分析。运用灰色模型来预测各种评估指标的数据状态,对收集到的北京市和黑龙江省实测现实进行比较分析,并提出合理可行的策略来推进黑龙江省高等教育系统的可持续发展。王广林 张劲松 潘正 2022大学(研究与管理)2022,,1:0
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