灰色广义Verhulst模型的构建及其应用

发布时间：2022-12-08 23:45

　　一般认为,灰色Verhulst模型（grey verhulst model,简称GVM）适用于具有单峰或饱和S形的序列.然而,在利用GVM建模时,模拟值有时会出现"漂移"现象,使得模型精度变差.针对这一问题,将常数项引入GVM模型,构建了灰色广义Verhulst模型（grey generalized verhulst model,简称GGVM）,并在参数的不同分类下,借助灰色建模序列的非负性,完整地给出了灰色广义Verhulst模型的时间响应式及其还原值.将GGVM与GVM模型分别对四个单峰型序列建模,发现GGVM能有效地解决GVM模型模拟值出现的"漂移"现象.在实证部分,利用新模型对江苏省石油与天然气的基础储量进行建模分析,并与GVM模型、数据分组处理算法比较,验证了GGVM在模拟及预测时的优势. 

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【参考文献】：
期刊论文
[1]非等间距GM（1,1）模型性质及优化研究[J]. 丁松,党耀国,徐宁,冯宇.  系统工程理论与实践. 2018(06)
[2]一种强兼容性的灰色通用预测模型及其性质研究[J]. 曾波,刘思峰,曲学鑫.  中国管理科学. 2017(05)
[3]基于分数阶累加的离散灰色模型[J]. 吴利丰,刘思峰,姚立根.  系统工程理论与实践. 2014(07)
[4]灰色Verhulst模型背景值优化的建模方法研究[J]. 熊萍萍,党耀国,姚天祥,崔杰.  中国管理科学. 2012(06)



本文编号：3714368