检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]北京交通大学交通运输学院,北京100044 [2]华中科技大学机械科学与工程学院,武汉430074
出 处:《数学的实践与认识》2008年第4期33-39,共7页Mathematics in Practice and Theory
摘 要:在简单介绍GM(1,1)模型预测过程的基础上,指出了模型在求解微分方程时已知条件选取和背景值构造两方面存在不足,并对此提出了更换已知条件及通过求解最小值获取背景值构造形式的改进措施.通过把这两种措施进行有机结合,形成了一种新的预测程序和方法.并且通过实例分析证明了这种新的程序和方法的确能够提高GM(1,1)模型的拟合预测精度.For the unreasonable adoptions of the initial known condition and background value when solving the differential equation in the GM (1,1) model, the paper brings forward both the methods of changing the initial known conditions and getting the optimal structure format of the background value through the minimum value theory. And based on the organic integration of the two improving perspectives, a new kind of prediction process and method comes into being. Furthermore, the example analysis at the end of the paper proves that the very new method is certain to improve the fitting and prediction precision of the GM(1,1) model.
关 键 词:GM(1 1)模型 最佳指数拟合曲线 背景值 最佳构造形式 拟合预测精度
分 类 号:O22[理学—运筹学与控制论]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.118