灰色系统理论在数据建模中的若干应用

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1、论文题目：灰色系统理论在数据建模中的若干应用作者姓名：垒韭鲨专业名称：廛囝绫盐论文提交日期：论文答辩日期：授予学位日期：呈Q!圣生墨旦2013年5月入学时间：星Q!!生旦旦研究方向：墼垫金盘垫盔丛廛旦职称：教授SOMEAPPLICATIONOFGREYSYSTEMTHEORYINDATAMoDELlNG0UlllIlUllllmIllllIIlY2434175ADissertationsubmittedinfulfillmentoftherequirementsofthedegreeofMASTEROFAPPLIEDS

2、TATISTICSfromShandongUniversityofScienceandTechnologybyLengChongchongSupervisor：ProfessorZhaoMingqingCollegeofInformationScienceandEngineeringMay2013明本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文献外，全部是本人在导师指导下的研究成果．该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定．硕士生签名：日期：AFFIRMATIoNIdeclarethatt

3、hisdissertation，submittedinfulfillmentoftherequirementsfortheawardofMasterofEconomicsinShandongUniversityofScienceandTechnology,iswhollymyownworkunlessreferencedofacknowledge．ThedocumenthasnotbeensubmittedforqualificationatanyotheracademicinstituteSignature：Date

4、：士尸出丕抖攮厶堂亟±童些堂位论塞垴墓摘要灰色系统理论是由邓聚龙教授于20世纪70年代末、80年代初提出的，已广泛应用于社会、经济等各个领域，能有效解决信息不完备、不确定，数据较少的预测问题，且具有较高的可靠性．本文将灰色系统理论用于组合预测和逐步回归建模并进行了实例分析，主要工作如下：(1)将同一样本数据不同时间段的两个GM(1，1)模型建立了组合预测模型，称之为完全灰色组合预测模型，实例分析表明完全灰色组合预测模型具有较高的预测精度．(2)将灰色关联度引入到逐步回归中，并进行了实例分析，结果表明基于灰色关联度的逐步

5、回归能减少计算工作量，且能得到较理想的回归模型．本文的研究结果表明灰色系统理论在数据建模中的应用是可行有效的．关键词：GM(1，1)模型，组合预测，灰色关联度，逐步回归ABSTRACTGreysystemtheorywassuggestedbyDengJulongamong1980，andextensiveusedinthesocial，economic，scienceandtechnology,agriculture，ecologyandbiologybynow．itcouldeffectivetosolvethep

6、roblemthathaslow·-informationandlow··dataandwithhigherreliabilityThistitleisapplygreysystemtheoryincombinationforecastandstepwiseregression．indicatethatapplicationofgreysystemtheoryindatamodelingisfeasibleandeffectives．Themainworkasfollows：(1)thispapercreatescom

7、binationforecastbetweenGM(1，1)s，namedcompletelygraycombinationforecastmodel，andtheanalysisprovesthatthistheoryCallgetmorehighforecastaccuracy(2)thistitleintroducesgreyrelationalgradeintostepwiseregression，andstudyingwithexample，theresultindicatethatstepwiseregre

8、ssionbasedongreyrelationalgradecanreducecalculatingandpreferableforecastmodel．AllthestudyofthistitleindicatethatapplicationofgreysystemtheoryindatamodelingiSeffective