带噪声数据的灰色样条绝对关联度模型

发布时间：2021-12-09 19:05

　　灰色关联模型是度量系统因素间关联性的一种量化工具.传统的灰色关联模型直接用观测值建立模型,忽略了噪声对模型的影响,由此导出的关联序可能不会准确反映系统因素间的关系.事实上,观测值由真实值和噪声组成,而噪声在数据采集过程中是不可避免的.为此,我们提出带噪声数据的灰色样条绝对关联度以减弱噪声对模型的影响.本文首先采用图像法演示了折线与自然三次样条插值噪声扰动序列会加大序列真实轨迹的凹凸性,从而说明噪声会传导到灰色绝对关联模型中影响模型最终导出的关联序。其次,构建了一种减弱噪声的截断幂基三次样条函数,再用其近似系统行为特征轨迹,然后根据典型的灰色绝对关联算法构造带噪声数据的灰色样条绝对关联度模型,并证明了新模型的一些相关性质.最后,通过不同水平的噪声扰动系统算例证明带噪声数据的灰色样条绝对关联度比传统关联模型具有更好的鲁棒性. 

【文章来源】：成都信息工程大学四川省

【文章页数】：34 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

折线关系的示意图

间的面积越小，iX 与jX的关联性越大.灰色样条绝义灰色绝对关联度进行了改进，其充分考虑到折线插一是折线插值在节点处不具有光滑性；其二是在系统值的误差相应增大[36].因此，灰色样条绝对关联度模0i 与0jX ，同样用曲线之间围成的面积来量化关联性（图 2-1 折线关系的示意图

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
[1]灰色系统建模技术研究[D]. 谢乃明.南京航空航天大学 2008



本文编号：3531149