一种逐步优化灰导数背景值的GM(1,1)建模方法  

The Modeling Method of GM(1,1) With a Step by Step Optimum Grey Derivative's Background Values

作　　者：王义闹[1] 李应川[2] 陈绵云[3] 

机构地区：[1]河北建筑科技学院基础部,邯郸056038 [2]邯郸农业高等专科学校基础部,057150 [3]华中科技大学控制科学与工程系,武汉430074

出　　处：《系统工程与电子技术》2001年第7期76-78,共3页Systems Engineering and Electronics

基　　金：国家自然科学基金资助课题 (6 98740 18;79970 0 2 5 )

摘　　要：证明了离散齐次指数函数经一次累加生成后为离散非齐次指数。进而在GM(1,1)以均值生成作为灰导数背影值的基础上 ,进一步提出了一种逐步优化灰导数背景值的方法 ,提高了建模精度 ,特别对于绝对灰度为0 (或很小 )的具有齐次灰指数律的数据 ,应用该方法可以得到十分理想的预测模型。In this paper we prove that accumulated the discrete function with homogeneous exponential law, the discrete function with nonhomogeneous exponential law is generated. Based on the average values generation being the grey derivative's background values while, we further put forward a method of a step by step optimizing the grey derivative's background values to improve the GM(1,1) model's precision and provide perfect forecasting model especially to homogeneous grey exponential law with an absolute grey degree 0 (or very low).

关 键 词：信息系统 数学模型 离散函数 逐步优化 灰导数 背景值 灰色系统 

分 类 号：N941.5[自然科学总论—系统科学]