灰色预测系统建模对象拓展研究
作者：曾波，孟伟，王正新 著
出版时间： 2014年版
内容简介
色系统理论是研究和解决“小样本”、“贫信息”不确定性问题的新方法，《灰色预测系统建模对象拓展研究》主要研究灰色预测系统建模对象的拓展方法以及在此基础上的灰色预测模型构建方法。根据区间灰数的几何特征、信息特征与属性特征，提出了区间灰数序列白化处理的三种方法，构建了面向区间灰数序列、离散灰数序列、灰色异构时序数据的多种灰色系统预测模型。《灰色预测系统建模对象拓展研究》研究内容是作者多年从事灰色系统理论研究和教学工作的结晶，同时结合了国内外同行近年来的最新研究成果，其中灰色异构数据建模为作者首次提出。
目录
前言1 绪论 1.1 灰色系统理论产生的背景 1.2 灰色预测系统及其建模对象拓展的三个阶段 1.3 本书主要研究内容、系统结构 1.4 本章小结2 单序列灰色预测模型及其辅助建模软件 2.1 引言 2.2 GM(1，1)模型 2.3 DGM(1，1)模型 2.4 DGM(1，1)模型与GM(1，1)模型的关系 2.5 纯指数增长序列预测分析 2.6 灰色Verhulst模型 2.7 灰色建模软件简介 2.8 本章小结3 区间灰数“核”及“灰度”计算方法拓展研究 3.1 研究内容概述 3.2 区间灰数与白化权函数的基本概念 3.3 区间灰数“核”的计算 3.4 区间灰数“灰度”的计算 3.5 本章小结4 区间灰数序列的白化方法及其性质 4.1 引言 4.2 直接构建区间灰数预测模型所面临的问题 4.3 区间灰数序列的白化方法 4.4 三种区间灰数序列白化方法的对比 4.5 本章小结5 白化权函数未知的区间灰数预测模型 5.1 研究内容概述 5.2 基于几何坐标法的区间灰数预测模型 5.3 基于信息分解法的区间灰数预测模型 5.4 基于灰色属性法区间灰数预测模型 5.5 本章小结6 区间灰数预测模型的比较分析与优化 6.1 引言 6.2 区间灰数预测模型的误差检验方法 6.3 区间灰数预测模型综合模拟相对误差的比较分析 6.4 基于核和灰数层的区间灰数预测模型 6.5 本章小结7 基于梯形白化权函数的区间灰数预测模型 7.1 引言 7.2 基于梯形白化权函数的区间灰数预测模型 7.3 模型应用举例 7.4 本章小结8 区间灰数的Verhulst模型 8.1 研究内容概述 8.2 基于核和信息域的区间灰数Vet’hulst模型 8.3 基于信息分解的区间灰数Verhulst模型 8.4 本章小结9 离散灰数预测模型 9.1 标准离散灰数与灰单元格 9.2 元素取值可能性均等条件下的离散灰数预测模型 9.3 元素取值可能性不均等条件下的离散灰数预测模型 9.4 本章小结10 灰色异构数据预测模型 10.1 引言 10.2 灰色异构数据的概念与灰度不减公理 10.3 灰色异构数据代数运算法则及性质 10.4 区间灰数序列中含一个实参数的灰色异构数据预测模型 10.5 多重灰色异构数据预测建模 10.6 灰色异构数据预测模型在灾害应急物资需求预测中的应用 10.7 本章小结参考文献
