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  • 全新灰色预测理论及其应用曾波,李树良,孟伟9787030648204
  • 正版
    • 作者: 曾波,李树良,孟伟著 | 曾波,李树良,孟伟编 | 曾波,李树良,孟伟译 | 曾波,李树良,孟伟绘
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2020-04-01
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    • 作者: 曾波,李树良,孟伟著| 曾波,李树良,孟伟编| 曾波,李树良,孟伟译| 曾波,李树良,孟伟绘
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2020-04-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:239000
    • 页数:177
    • 开本:16开
    • ISBN:9787030648204
    • 版权提供:科学出版社
    • 作者:曾波,李树良,孟伟
    • 著:曾波,李树良,孟伟
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:78.00
    • ISBN:9787030648204
    • 出版社:科学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2020-04-01
    • 页数:177
    • 外部编号:1202063665
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    序一

    序二

    前言

    章灰色系统理论基本概念1

    1.1灰色系统理论的产生与发展1

    1.2灰色系统与灰数3

    1.3灰数的灰度与核5

    1.3.1可能度函数5

    1.3.2灰数的灰度6

    1.3.3灰数的核10

    1.4灰色预测模型概述14

    1.5本章小结16

    第2章灰色数据预处理18

    2.1灰色累加生成算子与灰色累减生成算子18

    2.2灰色弱化与强化缓冲算子24

    .灰色平滑算子30

    2.4本章小结33

    第3章齐次指数序列灰色预测模型34

    3.1单变量灰色预测模型概述34

    3.2GM(1,1)模型建模机理与模型推导35

    3.3GM(1,1)模型能检验方法37

    3.4模型应用:高速公路经济效益后评价39

    3.4.1研究背景39

    3.4.2高速公路经济效益后评价模型的建模步骤40

    3.4.3应用举例41

    3.5本章小结46

    第4章非齐次指数序列灰色预测模型48

    4.1三参数离散灰色预测模型48

    4.1.1三参数离散灰色预测模型的基本形式49

    4.1.2三参数离散灰色预测模型的参数估计49

    4.1.3三参数离散灰色预测模型的时间响应函数51

    4.2三参数白化灰色预测模型53

    4.2.1TWGM(1,1)模型的白化方程与基本形式54

    4.2.2TWGM(1,1)模型的参数估计与时间响应函数55

    4..TWGM(1,1)模型的建模步骤57

    4.3模型能比较分析58

    4.3.1齐次指数序列58

    4.3.2非齐次指数序列59

    4.3.3近似非齐次指数序列60

    4.3.4线函数序列61

    4.3.5随机数序列62

    4.4模型应用:中国天然气需求量预测64

    4.4.1中国天然气消费现状与数据特征64

    4.4.2中国天然气需求预测模型65

    4.5本章小结71

    第5章饱和状S形序列灰色预测模型72

    5.1传统灰色Verhulst模型72

    5.2新型灰色Verhulst模型73

    5.3模型应用:中国致密气产量预测78

    5.3.1中国致密气研究背景78

    5.3.2中国致密气产量数据特征分析79

    5.3.3应用NVerhulst模型预测中国致密气产量80

    5.4本章小结88

    第6章多变量灰色预测模型89

    6.1传统多变量灰色预测模型89

    6.1.1传统多变量灰色预测模型的基本定义89

    6.1.2传统多变量灰色预测模型的参数估计与时间响应式90

    6.1.3传统多变量灰色预测模型的三大缺陷91

    6.2多变量灰色预测模型结构优化92

    6.2.1NSGM(1,N)模型的定义92

    6.2.2NSGM(1,N)模型的参数估计93

    6..NSGM(1,N)模型的时间响应式与累减生成式95

    6.2.4NSGM(1,N)模型的质99

    6.2.5NSGM(1,N)模型的建模步骤100

    6.3模型应用:混凝土抗弯强度预测102

    6.3.1背景介绍102

    6.3.2试验数据采集102

    6.3.3NSGM(1,2)模型的构建103

    6.4本章小结106

    第7章特殊序列灰色预测模型108

    7.1基于灰数带及灰数层的区间灰数预测模型108

    7.1.1构建区间灰数预测模型所面临的问题108

    7.1.2面积序列与坐标序列109

    7.1.3区间灰数预测模型的构建113

    7.2基于核和灰度的灰色异构数据预测模型114

    7.2.1灰色异构数据的概念与灰度不减公理115

    7.2.2灰色异构数据的公有属:核与灰度115

    7..灰色异构数据预测模型的构建116

    7.3基于平滑算子的小数据波动序列灰色预测模型117

    7.3.1波动序列与平滑算子117

    7.3.2波动序列灰色预测模型的构建119

    7.4基于包络线的小数据振荡序列区间预测模型121

    7.4.1振荡序列及其区间拓展121

    7.4.2振荡序列的区间预测建模1

    7.4.3振荡序列区间预测模型的建模步骤126

    7.5模型应用:北京市SO2浓度的区间预测126

    7.5.1北京市SO2浓度数据特征127

    7.5.2北京市SO2浓度数据区间预测建模127

    7.6本章小结131

    第8章灰色预测模型优化方法132

    8.1灰色预测模型初始值优化方法132

    8.2灰色预测模型背景值优化方法134

    8.3灰色预测模型累加阶数优化方法139

    8.3.1Gamma函数139

    8.3.2分数阶累加生成序列与累减生成序列140

    8.3.3分数阶三参数离散灰色预测模型141

    8.4应用举例:北京市生活能源消费总量预测143

    8.4.1数据分组143

    8.4.2累加阶数优化与序列数据生成143

    8.4.3矩阵构造与参数计算144

    8.4.4模型构造与数据计算144

    8.5本章小结146

    第9章灰色预测模型的MATLAB程序实现147

    9.1灰色系统软件发展历史147

    9.2本书MATLAB程序特点148

    9.3MATLAB程序应用:中粮食量预测149

    9.4本章小结153

    参考文献154

    后记176

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