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《广义灰色多变量GM_1_N_模型及算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、广义灰色多变量GM(1,N)模型及算法研究彭琨琨肖新平武汉理工大学理学院武汉430063摘要为了提高多变量灰色系统的建模和预测精度，本文基于广义累加生成和传统的GM(1,N)模型，建立了广义灰色多变量GM(1,N)模型，将传统的GM(1,N)模型进行了推广，同时研究了广义灰色多变量GM(1,N)模型的参数包，并且给出了模型的近似时间响应式以及模型的累减还原式，同时讨论了广义灰色多变量GM(1,N)模型的算法，最后实例表明,基于微粒群算法的广义灰色多变量GM(1,N)模型的精度高于传统的GM(1,N)模型,因此本文中
2、新模型是有效可行的。关键词多变量灰色系统，广义灰色多变量GM(1,N)模型，微粒群算法ResearchongeneralizedgreyGM(1,N)modelofmulti-variablesanditsalgorithmPengKunkunXiaoXinpingSchoolofScience,WuhanUniversityofTechnologywuhan430063(E-mail:pengkunkun@126.com)Abstract—Toimprovetheprecisionofmodelingandpre
3、dictionforgreysystemofmulti-variables,inthispaper,basedongeneralizedaccumulatedgeneratingoperationandtraditionalGM(1,N)model,generalizedgreyGM(1,N)modelofmulti-variablesisputforward,thenewmodelgeneralizesthetraditionalGM(1,N)model,andtheparameterpackofthegener
4、alizedgreyGM(1,N)modelofmulti-variablesisreaserched,thentheapproximatetimeresponsesequenceandrestorationofinverseaccumulationofthemodelisgiven,atthesametime,thealgorithmofthegeneralizedgreyGM(1,N)modelofmulti-variablesisdiscussed,finallytheexampleindicatesthat
5、theprecisionofgeneralizedgreyGM(1,N)modelofmulti-variablesissuperiortothetraditionalGM(1,N)model.Therefore,thenewmodelinthispaperisfeasibleandeffective.Keywords—greysystemofmulti-variables,generalizedgreyGM(1,N)modelofmulti-variables,particleswarmoptimization献
6、[5]建立GM(1,N)模型来预测某地区EHF年发病率，文献1．引言[6]运用GM(1,N)模型对我国煤炭需求进行了预测，文献[7]灰色系统理论由邓聚龙教授于20世纪80年代初提出，利用了GM(1,N)模型预测了武汉市道路交通噪声，文献[8]现在已广泛应用于社会、经济、科技、农业、生态、生物建立了GM(1,3)模型来计算挠度变化拟合值。文献[9]利用[1-3]等各个领域。其中，灰色模型是灰色理论的重要内容，GM(1,1)和GM(1,N)结合形成的新模型对沉降进行了预测。如GM(1,1)模型，GM(1,1)幂模型等。
7、然而，当有必要对多同时，也有很多学者对GM(1,N)模型进行了研究和推广，[1]因子的系统进行研究时，就需要使用GM(1,N)模型，因文献[9]通过自相关理论把GM(1,1)和GM(1,N)两者有机结此GM(1,N)模型的应用非常广泛，很多学者已经做过这方合，形成了一个联合模型，文献[10]提出用灰色关联度来选面的应用和研究，如文献[4]用补偿的GM(1,N)模型根据择显著变量进而建立较优的GM(1,N)模型。文献[11]利用采1998-2005年河南省的科技投入计算了相应的GDP值，文样定理和状态转移矩阵给出了G
8、M(1,N)模型的离散化结构解，文献[12]提出了带有延迟性的GM(1,N
9、τ,r)模型，文献[13]提出了一种修正的GM(1,2)模型。国家自然科学基金项目（资助号：70971103）,教育部高等学校然而由于系统的复杂性，有时GM(1,N)模型建模精度博士点基金项目（资助号：200804970005）并不高，如在文献[7]中，在对武汉市道路交通噪声预测的2
