基于成分数据的灰色预测模型及其应用研究
发布时间：2021-10-11 12:25
自1981年灰色系统理论提出以来,经过30多年的探索研究,灰色系统理论已经逐渐成为研究和分析不确定系统的重要理论和方法体系,而灰色预测是灰色系统理论的核心部分之一,主要通过对“部分”已知信息的处理,减弱其随机性,构建具有部分微分部分差分的灰色预测模型,描述系统信息累积的过程,从而预测了系统的发展趋势。随着灰色预测理论的发展,灰色预测模型的不断优化与拓展。同时,随着数据搜集技术的发展也带来了许多新型数据,其中,由于成分数据能对系统结构性、系统成分差异性及关联关系进行综合分析,并且能够揭示绝对数据背后的相对信息,受到了愈来愈广泛的关注。但是成分数据的“定和”特征,使传统的预测模型难以实现对结构数据序列的有效预测,特别是基于贫信息特征的成分数据预测问题缺失有效的模型。基于此,本文将成分数据分析和灰色预测模型相结合,构建可预测具有贫信息特征的系统结构发展趋势。研究主要内容包括:一是构建基于成分数据的灰色预测模型。通过现有的成分数据变换处理方法,消除成分数据的“定和限制”,将其数据转化至欧氏空间,使传统的灰色预测模型能够实现对成分数据的预测,拓宽了灰色预测模型的适用范围。二是提高预测模型的预测效...
【文章来源】：江南大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 选题背景和研究意义
1.1.1 选题背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究内容、思路及技术路线图
1.2.1 研究内容
1.2.2 研究思路
1.2.3 技术路线图
1.3 国内外研究现状
1.3.1 灰色预测模型研究现状
1.3.2 成分数据研究现状
1.3.3 国内外研究评述
1.4 创新点
1.5 本章小结
第二章 相关理论及概念介绍
2.1 成分数据相关概念与理论
2.1.1 成分数据的概念
2.1.2 成分数据的几何结构
2.1.3 成分数据的变换处理
2.2 灰色预测模型相关理论
2.2.1 灰色预测基本原理
2.2.2 GM(1,1)模型一般步骤
2.2.3 模型预测效果检验
2.3 马尔科夫理论
2.3.1 马尔科夫过程
2.3.2 马尔科夫链预测步骤
2.4 傅里叶变换
2.5 本章小结
第三章 基于成分数据的灰色预测模型构建
3.1 成分数据变换方法比较
3.2 基于成分数据变换的灰色预测模型
3.2.1 基于alr变换的GM(1,1)模型
3.2.2 基于clr变换的GM(1,1)模型
3.2.3 基于ilr变换的GM(1,1)模型
3.2.4 基于球坐标变换的GM(1,1)模型
3.3 基于成分数据特征的修正预测模型
3.3.1 基于马尔科夫链的修正GM(1,1)模型
3.3.2 基于傅里叶级数的修正GM(1,1)模型
3.3.3 基于傅里叶-马尔科夫的修正GM(1,1)模型
3.4 构建基于成分数据的灰色预测模型的步骤
3.5 本章小结
第四章 我国能源消费结构预测应用
4.1 我国能源消费结构现状
4.2 基于GM(1,1)模型的能源消费结构预测
4.2.1 数据变换与检验
4.2.2 GM(1,1)模型预测
4.2.3 模型预测效果比较
4.3 基于修正GM(1,1)模型的能源消费结构预测
4.3.1 基于马尔科夫链的预测值修正
4.3.2 基于傅里叶级数的预测值修正
4.3.3 基于傅里叶-马尔科夫的预测值修正
4.3.4 模型预测效果比较
4.4 我国能源消费结构预测分析
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 结论
5.2 展望
致谢
参考文献
附录A:作者在攻读硕士学位期间发表的论文及参与的课题
附录B:Matlab代码
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于灰色系统建模技术的人体疾病早期预测预警研究[J]. 曾波,刘思峰,白云,周猛. 中国管理科学. 2020(01)
[2]基于初始条件优化的GM（1,1）幂模型及其应用[J]. 丁松,李若瑾,党耀国. 中国管理科学. 2020(01)
[3]基于灰色神经网络组合模型的故障预测[J]. 黄魁,苏春. 系统工程与电子技术. 2020(01)
[4]成分数据的空间自回归模型[J]. 黄婷婷,王惠文,SAPORTA Gilbert. 北京航空航天大学学报. 2019(01)
[5]基于灰色成分数据模型的轨道不平顺指标结构预测[J]. 李仕毅,刘仍奎,王福田. 铁道科学与工程学报. 2018(08)
[6]基于遗传优化岭回归的GM（2,1）供应链风险预测[J]. 赵川,揭海华,杨浩雄. 统计与决策. 2018(10)
[7]改进灰色残差模型在航迹预测中的应用[J]. 张晨,毛征,张广申,王朋月,邓锴,职荣豪. 兵工自动化. 2018(05)
[8]基于组合灰色模型的网络舆情预测研究[J]. 史蕊,陈福集,张金华. 情报杂志. 2018(07)
[9]基于Verhulst模型与信息熵理论的能源消费研究[J]. 覃琳,黄炜斌,马光文,郭乐,刘广宇. 中国人口·资源与环境. 2017(S2)
[10]基于组合插值的GM（1,1）模型背景值的改进[J]. 李凯,张涛. 计算机应用研究. 2018(10)
硕士论文
[1]四川省城镇居民消费结构研究[D]. 李平芝.西南财经大学 2011
本文编号：3430505
【文章来源】：江南大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 选题背景和研究意义
1.1.1 选题背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究内容、思路及技术路线图
1.2.1 研究内容
1.2.2 研究思路
1.2.3 技术路线图
1.3 国内外研究现状
1.3.1 灰色预测模型研究现状
1.3.2 成分数据研究现状
1.3.3 国内外研究评述
1.4 创新点
1.5 本章小结
第二章 相关理论及概念介绍
2.1 成分数据相关概念与理论
2.1.1 成分数据的概念
2.1.2 成分数据的几何结构
2.1.3 成分数据的变换处理
2.2 灰色预测模型相关理论
2.2.1 灰色预测基本原理
2.2.2 GM(1,1)模型一般步骤
2.2.3 模型预测效果检验
2.3 马尔科夫理论
2.3.1 马尔科夫过程
2.3.2 马尔科夫链预测步骤
2.4 傅里叶变换
2.5 本章小结
第三章 基于成分数据的灰色预测模型构建
3.1 成分数据变换方法比较
3.2 基于成分数据变换的灰色预测模型
3.2.1 基于alr变换的GM(1,1)模型
3.2.2 基于clr变换的GM(1,1)模型
3.2.3 基于ilr变换的GM(1,1)模型
3.2.4 基于球坐标变换的GM(1,1)模型
3.3 基于成分数据特征的修正预测模型
3.3.1 基于马尔科夫链的修正GM(1,1)模型
3.3.2 基于傅里叶级数的修正GM(1,1)模型
3.3.3 基于傅里叶-马尔科夫的修正GM(1,1)模型
3.4 构建基于成分数据的灰色预测模型的步骤
3.5 本章小结
第四章 我国能源消费结构预测应用
4.1 我国能源消费结构现状
4.2 基于GM(1,1)模型的能源消费结构预测
4.2.1 数据变换与检验
4.2.2 GM(1,1)模型预测
4.2.3 模型预测效果比较
4.3 基于修正GM(1,1)模型的能源消费结构预测
4.3.1 基于马尔科夫链的预测值修正
4.3.2 基于傅里叶级数的预测值修正
4.3.3 基于傅里叶-马尔科夫的预测值修正
4.3.4 模型预测效果比较
4.4 我国能源消费结构预测分析
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 结论
5.2 展望
致谢
参考文献
附录A:作者在攻读硕士学位期间发表的论文及参与的课题
附录B:Matlab代码
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于灰色系统建模技术的人体疾病早期预测预警研究[J]. 曾波,刘思峰,白云,周猛. 中国管理科学. 2020(01)
[2]基于初始条件优化的GM（1,1）幂模型及其应用[J]. 丁松,李若瑾,党耀国. 中国管理科学. 2020(01)
[3]基于灰色神经网络组合模型的故障预测[J]. 黄魁,苏春. 系统工程与电子技术. 2020(01)
[4]成分数据的空间自回归模型[J]. 黄婷婷,王惠文,SAPORTA Gilbert. 北京航空航天大学学报. 2019(01)
[5]基于灰色成分数据模型的轨道不平顺指标结构预测[J]. 李仕毅,刘仍奎,王福田. 铁道科学与工程学报. 2018(08)
[6]基于遗传优化岭回归的GM（2,1）供应链风险预测[J]. 赵川,揭海华,杨浩雄. 统计与决策. 2018(10)
[7]改进灰色残差模型在航迹预测中的应用[J]. 张晨,毛征,张广申,王朋月,邓锴,职荣豪. 兵工自动化. 2018(05)
[8]基于组合灰色模型的网络舆情预测研究[J]. 史蕊,陈福集,张金华. 情报杂志. 2018(07)
[9]基于Verhulst模型与信息熵理论的能源消费研究[J]. 覃琳,黄炜斌,马光文,郭乐,刘广宇. 中国人口·资源与环境. 2017(S2)
[10]基于组合插值的GM（1,1）模型背景值的改进[J]. 李凯,张涛. 计算机应用研究. 2018(10)
硕士论文
[1]四川省城镇居民消费结构研究[D]. 李平芝.西南财经大学 2011
本文编号：3430505
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/xtxlw/3430505.html
