灰色模型的优化与改进

发布时间：2020-05-17 17:50

【摘要】： 当今灰色GM(1，1)模型广泛地应用于不同的领域并取得了一定的成果．但在实际应用与理论研究过程中，，也发现了GM(1，1)模型的诸多局限性与不足．通过对GM(1，1)模型的学习和研究，针对GM(1，1)模型的不足.本文主要在GM(1，1)模型背景值的优化，GM(1，1)模型参数a和u的求解，以及对原始数据的灰色回归，三个方面提出了一些尝试性的优化方法．最后通过实例验证了本文所提出的优化方法能在一定程度上提高模型的精度．
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：N941.5

【引证文献】

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本文编号：2668941