實用灰色預測建模方法及其MATLAB程序實現 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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內容簡介

隨著灰色理論研究的不斷深入及研究成果的大量湧現，灰色預測模型理論體係日趨完善，同時也齣現瞭數以百計結構各異、機理相似、形式多樣的灰色預耐模型。為瞭讓讀者更加清晰地瞭解各種典型灰色預測模型的建模對象、體係結構與建模流程．本書圍繞構建麵嚮近似齊次指數序列、近似非齊次指數序列、綫性函數序列、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係統論述，並在此基礎上考法瞭實現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係作者及團隊成員多年從事灰色係統研究的理論探索、實際應用和教學工作的結晶，同時還吸收瞭國內外學者的**研究成果。

目錄

第1章 灰色預測建模方法概述
1.1 幾種常見的預測模型
1.2 灰色預測模型的主要特點
1.3 灰色預測模型的優化方法
1.3.1 原始數據預處理
1.3.2 灰色預測模型參數優化
1.3.3 灰色預測模型結構優化
1.4 灰色預測模型適應性拓展
1.4.1 麵嚮振蕩序列的灰色預測建模方法
1.4.2 麵嚮灰數序列的灰色預測模型
1.4.3 麵嚮灰色異構數據的灰色預測模型
1.5 多變量灰色預測模型的建模方法
1.6 本書的主要研究內容

第2章 灰色序列生成
2.1 灰色序列生成概述
2.2 灰色纍加生成與纍減生成
2.2.1 灰色纍加生成及其MATLAB程序實現
2.2.2 灰色纍減生成及其MATLAB程序實現
2.3 灰色緩衝算子與灰色趨勢生成
2.3.1 灰色緩衝算子三公理與灰色趨勢生成的基本概念
2.3.2 常用的灰色弱化緩衝算子及其MATLAB程序實現
2.3.3 常用的灰色強化緩衝算子及其MATLAB程序實現

第3章 常用單變量灰色預測模型
3.1 GM(1，1)模型
3.2 DNGM(1，1)模型
3.3 單變量非齊次灰色預測模型的等價性與無偏性
3.4 灰色預測模型性能檢驗方法
3.5 灰色預測模型的建模步驟及MATLAB程序

第4章 近似非齊次指數序列灰色預測模型
4.1 基於白化微分方程參數直接估計法的灰色預測模型及其優化
4.1.1 DNGM(1，1)模型參數的直接估計
4.1.2 DNGM(1，1)模型性質分析
4.1.3 DNGM(1，1)模型背景值優化方法
4.1.4 DNGM(1，1)模型建模步驟與MATLAB程序實現
4.2 基於灰色差分方程直接估計法的三參數灰色預測模型
4.2.1 GM(1，1)模型的通用形式
4.2.2 三參數灰色預測模型的參數估計
4.2.3 三參數灰色預測模型的性質
4.2.4 三參數灰色預測模型初始值的優化
4.2.5 TPGM(1，1)模型建模步驟與MATLAB程序實現
4.3 近似非齊次指數增長序列的間接DGM(1，1)模型
4.3.1 近似非齊次指數增長序列與近似齊次指數增長序列的轉化
4.3.2 IDGM(1，1)模型的構建
4.3.3 IDGM(1，1)模型的建模流程及MATLAB程序
4.4 近似非齊次指數增長序列的DGM(1，1)直接建模法
4.4.1 DDGM(1，1)模型的構建
4.4.2 DNGM(1，1)模型初始條件的優化
4.4.3 DNGM(1，1)模型性質
4.4.4 DNGM(1，1)模型的建模流程及MATLAB程序
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
4.5.1 上升凸序列
4.5.2 上升凹序列
4.5.3 下降凸序列
4.5.4 下降凹序列
4.5.5 嚴格非齊次指數序列
4.5.6 近似非齊次指數序列
4.5.7 模擬性能綜閤比較
4.6 本章小結

第5章 麵嚮振蕩序列的灰色預測模型
5.1 基於包絡綫的振蕩序列區間預測建模方法
5.1.1 振蕩序列及其區間拓展
5.1.2 振蕩序列的區間預測
5.1.3 振蕩序列區間預測模型的建模步驟
5.2 基於振幅壓縮的振蕩序列預測建模方法
5.2.1 平滑性算子的定義
5.2.2 平滑序列預測模型的構建
5.2.3 隨機振蕩序列預測模型的推導
5.2.4 隨機振蕩序列預測模型建模步驟與MATLAB程序
5.3 本章小結

第6章 多變量灰色預測模型
6.1 傳統多變量灰色預測模型缺陷分析
6.1.1 傳統多變量灰色預測模型的基本定義
6.1.2 傳統多變量灰色預測模型的參數估計與時間響應式
6.1.3 傳統多變量灰色預測模型的三大缺陷
6.2 多變量灰色預測模型結構優化
6.2.1 OGM(1，N)模型的定義-
6.2.2 OGM(1，N)模型的參數估計
6.2.3 OGM(1，N)模型時間響應式的推導
6.3 多變量灰色預測模型性質研究
6.4 多變量灰色預測模型背景值優化
6.4.1 OBGM(1，N)模型的定義與參數估計
6.4.2 OBGM(1，N)模型的時間響應式和最終還原式
6.4.3 應用粒子群算法優化OBGM(1，N)模型背景值係數
6.5 多變量灰色預測模型的建模步驟及MATLAB程序
6.6 本章小結

第7章 灰色預測模型應用分析
7.1 糧食總産量預測
7.2 全社會固定資産投資總額預測
7.3 重慶空氣質量指數的區間預測
7.4 礦岩移動站下沉預測
7.5 我國頁岩氣産量預測
7.6 北京市機動車保有量預測
7.6.1 影響北京市機動車保有量的影響因素分析
7.6.2 北京市機動車保有量預測模型的構建
7.6.3 計算和比較模擬值／預測值及模擬／預測誤差
7.7 本章小結
參考文獻
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