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全新灰色预测理论及其应用曾波,李树良,孟伟9787030648204
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序一序二前言章灰色系统理论基本概念11.1灰色系统理论的产生与发展11.2灰色系统与灰数31.3灰数的灰度与核51.3.1可能度函数51.3.2灰数的灰度61.3.3灰数的核101.4灰色预测模型概述141.5本章小结16第2章灰色数据预处理182.1灰色累加生成算子与灰色累减生成算子182.2灰色弱化与强化缓冲算子24.灰色平滑算子302.4本章小结33第3章齐次指数序列灰色预测模型343.1单变量灰色预测模型概述343.2GM(1,1)模型建模机理与模型推导353.3GM(1,1)模型能检验方法373.4模型应用:高速公路经济效益后评价393.4.1研究背景393.4.2高速公路经济效益后评价模型的建模步骤403.4.3应用举例413.5本章小结46第4章非齐次指数序列灰色预测模型484.1三参数离散灰色预测模型484.1.1三参数离散灰色预测模型的基本形式494.1.2三参数离散灰色预测模型的参数估计494.1.3三参数离散灰色预测模型的时间响应函数514.2三参数白化灰色预测模型534.2.1TWGM(1,1)模型的白化方程与基本形式544.2.2TWGM(1,1)模型的参数估计与时间响应函数554..TWGM(1,1)模型的建模步骤574.3模型能比较分析584.3.1齐次指数序列584.3.2非齐次指数序列594.3.3近似非齐次指数序列604.3.4线函数序列614.3.5随机数序列624.4模型应用:中国天然气需求量预测644.4.1中国天然气消费现状与数据特征644.4.2中国天然气需求预测模型654.5本章小结71第5章饱和状S形序列灰色预测模型725.1传统灰色Verhulst模型725.2新型灰色Verhulst模型735.3模型应用:中国致密气产量预测785.3.1中国致密气研究背景785.3.2中国致密气产量数据特征分析795.3.3应用NVerhulst模型预测中国致密气产量805.4本章小结88第6章多变量灰色预测模型896.1传统多变量灰色预测模型896.1.1传统多变量灰色预测模型的基本定义896.1.2传统多变量灰色预测模型的参数估计与时间响应式906.1.3传统多变量灰色预测模型的三大缺陷916.2多变量灰色预测模型结构优化926.2.1NSGM(1,N)模型的定义926.2.2NSGM(1,N)模型的参数估计936..NSGM(1,N)模型的时间响应式与累减生成式956.2.4NSGM(1,N)模型的质996.2.5NSGM(1,N)模型的建模步骤1006.3模型应用:混凝土抗弯强度预测1026.3.1背景介绍1026.3.2试验数据采集1026.3.3NSGM(1,2)模型的构建1036.4本章小结106第7章特殊序列灰色预测模型1087.1基于灰数带及灰数层的区间灰数预测模型1087.1.1构建区间灰数预测模型所面临的问题1087.1.2面积序列与坐标序列1097.1.3区间灰数预测模型的构建1137.2基于核和灰度的灰色异构数据预测模型1147.2.1灰色异构数据的概念与灰度不减公理1157.2.2灰色异构数据的公有属:核与灰度1157..灰色异构数据预测模型的构建1167.3基于平滑算子的小数据波动序列灰色预测模型1177.3.1波动序列与平滑算子1177.3.2波动序列灰色预测模型的构建1197.4基于包络线的小数据振荡序列区间预测模型1217.4.1振荡序列及其区间拓展1217.4.2振荡序列的区间预测建模17.4.3振荡序列区间预测模型的建模步骤1267.5模型应用:北京市SO2浓度的区间预测1267.5.1北京市SO2浓度数据特征1277.5.2北京市SO2浓度数据区间预测建模1277.6本章小结131第8章灰色预测模型优化方法1328.1灰色预测模型初始值优化方法1328.2灰色预测模型背景值优化方法1348.3灰色预测模型累加阶数优化方法1398.3.1Gamma函数1398.3.2分数阶累加生成序列与累减生成序列1408.3.3分数阶三参数离散灰色预测模型1418.4应用举例:北京市生活能源消费总量预测1438.4.1数据分组1438.4.2累加阶数优化与序列数据生成1438.4.3矩阵构造与参数计算1448.4.4模型构造与数据计算1448.5本章小结146第9章灰色预测模型的MATLAB程序实现1479.1灰色系统软件发展历史1479.2本书MATLAB程序特点1489.3MATLAB程序应用:中粮食量预测1499.4本章小结153参考文献154后记176彩图
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