實用灰色預測建模方法及其MATLAB程序?qū)崿F(xiàn)
定 價：88 元
叢書名：灰色系統(tǒng)叢書
- 作者：曾波, 尹小勇, 孟偉著
- 出版時間：2018/2/1
- ISBN：9787030565860
- 出 版 社：科學出版社
- 中圖法分類：N949-39
- 頁碼：196
- 紙張：
- 版次：1
- 開本：B5
隨著灰色理論研究的不斷深入及研究成果的大量涌現(xiàn)，灰色預測模型理論體系日趨完善，同時也出現(xiàn)了數(shù)以百計結(jié)構(gòu)各異、機理相似、形式多樣的灰色預耐模型。為了讓讀者更加清晰地了解各種典型灰色預測模型的建模對象、體系結(jié)構(gòu)與建模流程．本書圍繞構(gòu)建面向近似齊次指數(shù)序列、近似非齊次指數(shù)序列、線性函數(shù)序列、隨機振蕩序列及多變量序列的實用灰色預測模型建模方法展開系統(tǒng)論述，并在此基礎上考法了實現(xiàn)上述灰色預測模型的MATLAB程序。書中介紹的灰色預測模型大部分系作者及團隊成員多年從事灰色系統(tǒng)研究的理論探索、實際應用和教學工作的結(jié)晶，同時還吸收了國內(nèi)外學者的**研究成果。
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目錄
第1章 灰色預測建模方法概述 1
1.1 幾種常見的預測模型 1
1.2 灰色預測模型的主要特點 2
1.3 灰色預測模型的優(yōu)化方法 4
1.3.1 原始數(shù)據(jù)預處理 4
1.3.2 灰色預測模型參數(shù)優(yōu)化 4
1.3.3 灰色預測模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化 5
1.4 灰色預測模型適應性拓展 6
1.4.1 面向振蕩序列的灰色預測建模方法 6
1.4.2 面向灰數(shù)序列的灰色預測模型 6
1.4.3 面向灰色異構(gòu)數(shù)據(jù)的灰色預測模型 7
1.5 多變量灰色預測模型的建模方法 7
1.6 本書的主要研究內(nèi)容 7
第2章 灰色序列生成 9
2.1 灰色序列生成概述 9
2.2 灰色累加生成與累減生成 9
2.2.1 灰色累加生成及其MATLAB程序?qū)崿F(xiàn) 9
2.2.2 灰色累減生成及其MATLAB程序?qū)崿F(xiàn) l2
2.3 灰色緩沖算子與灰色趨勢生成 14
2.3.1 灰色緩沖算子三公理與灰色趨勢生成的基本概念 15
2.3.2 常用的灰色弱化緩沖算子及其MATLAB程序?qū)崿F(xiàn) 16
2.3.3 常用的灰色強化緩沖算子及其MATLAB程序賣現(xiàn) 21
第3章 常用單變量灰色預測模型 28
3.1 GM(1,1)模型 28
3.2 DGM(1,1)模型 30
3.3 單變量非齊次灰色預測模型的等價性與無偏性 32
3.4 灰色預測模型性能檢驗方法 37
3.5 灰色預測模型的建模步驟及MATLAB程序 39
第4章 近似非齊次指數(shù)序列灰色預測模型 46
4.1 基于白化微分方程參數(shù)直接估計法的灰色預測模型及其優(yōu)化 46
4.1.1 DNGM(1,1)模型參數(shù)的直接估計 48
4.1.2 DNGM(1,1)模型性質(zhì)分析 51
4.1.3 DNGM(1,1)模型背景值優(yōu)化方法 53
4.1.4 DNGM(1,1)模型建模步驟與MATLAB程序?qū)崿F(xiàn) 61
4.2 基于灰色差分方程直接估計法的三參數(shù)灰色預測模型 65
4,2.1 GM(1,1)模型的通用形式 65
4.2.2 三參數(shù)灰色預測模型的參數(shù)估計 66
4.2.3 三參數(shù)灰色預測模型的性質(zhì) 68
4.2.4 三參數(shù)灰色預測模型初始值的優(yōu)化 72
4.2.5 TPGM(1,1)模型建模步驟與MATLAB程序?qū)崿F(xiàn) 74
4.3 近似非齊次指數(shù)增長序列的間接 DGM(1,1)模型 78
4,3.1 近似非齊次指數(shù)增長序列與近似齊次指數(shù)增長序列的轉(zhuǎn)化 78
4.3.2I DGM(1,1)模型的構(gòu)建 80
4.3.3I DGM(1,1)模型的建模流程及MATLAB程序 82
4.4 近似非齊次指數(shù)增長序列的 DGM(1,1)直接建模法 86
4.4.1 DDGM(1,1)模型的構(gòu)建 86
4.4.2 DDGM(1,1)模型初始條件的優(yōu)化 87
4.4.3 DDGM(1,1)模型性質(zhì) 88
4.4.4 D DGM(1,1)模型的建模流程及MATLAB程序 89
4.5 四種灰色預測模型對六種典型序列模擬性能的比較和分析 92
4.5.1 上升凸序列 93
4.5.2 上升凹序列 95
4.5.3 下降凸序列 97
4.5.4 下降凹序列 99
4.5.5 嚴格非齊次指數(shù)序列 10l
4.5.6 近似非齊次指數(shù)序列 102
4.5.7 模擬性能綜合比較 105
4.6 本章小結(jié) 105
第5章 面向振蕩序列的灰色預測模型 107
5.1 基于包絡線的振蕩序列區(qū)間預測建模方法 108
5.1.1 振蕩序列及其區(qū)間拓展 108
5.1.2 振蕩序列的區(qū)間預測 111
5.1.3 振蕩序列區(qū)間預測模型的建模步驟 113
5.2 基于振幅壓縮的振蕩序列預測建模方法 114
5,2.1 平滑性算子的定義 ll4
5.2.2 平滑序列預測模型的構(gòu)建 116
5.2.3 隨機振蕩序列預測模型的推導 116
5,2.4 隨機振蕩序列預測模型建模步驟與MATLAB程序 118
5.3 本章小結(jié) 123
第6章 多變量灰色預測模型 124
6.1 傳統(tǒng)多變量灰色預測模型缺陷分析 124
6.1.1 傳統(tǒng)多變量灰色預測模型的基本定義 124
6.1.2 傳統(tǒng)多變量灰色預測模型的參數(shù)估計與時間響應式 125
6.1.3 傳統(tǒng)多變量灰色預測模型的三大缺陷 126
6.2 多變量灰色預測模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化 127
6.2.1 0GM(1,N)模型的定義 127
6.2.2 0GM(1,N)模型的參數(shù)估計 127
6.2.3 0GM(1,N)模型時間響應式的推導 l28
6.3 多變量灰色預測模型性質(zhì)研究 131
6.4 多變量灰色預測模型背景值優(yōu)化 132
6.4.1 0BGM(1,N)模型的定義與參數(shù)估計 133
6.4.2 0BGM(1,N)模型的時間響應式和最終還原式 135
6.4.3 應用粒子群算法優(yōu)化OBGM(1,N)模型背景值系數(shù) 139
6.5 多變量灰色預測模型的建模步驟歿MATLAB程序 143
6.6 本章小結(jié) 150
第7章 灰色預測模型應用分析 15l
7.1 糧食總產(chǎn)量預測 151
7.2 全社會固定資產(chǎn)投資總額預測 153
7.3 重慶空氣質(zhì)量指數(shù)的區(qū)間預測 155
7.4 礦巖移動站下沉預測 158
7.5 我國頁巖氣產(chǎn)量預測 160
7.6 北京市機動車保有量預測 163
7.6.1 影響北京市機動車保有量的影響因素分析 164
7.6.2 北京市機動車保有量預測模型的構(gòu)建 165
7.6.3 計算和比較模擬值／預測值及模擬／預測誤差 167
7.7 本章小結(jié) 168
參考文獻 169
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