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實用灰色預測建模方法及其MATLAB程序實現/灰色系統叢書

  • 作者：曾波//尹小勇//孟偉|總主編:劉思峰
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030565860
  • 出版日期：2018/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：185
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    隨著灰色理論研究的不斷深入及研究成果的大量湧現，灰色預測模型理論體系日趨完善，同時也出現了數以百計結構各異、機理相似、形式多樣的灰色預測模型。為了讓讀者更加清晰地了解各種典型灰色預測模型的建模對象、體系結構與建模流程，曾波、尹小勇、孟偉著的《實用灰色預測建模方法及其MATLAB程序實現》圍繞構建面向近似齊次指數序列、近似非齊次指數序列、線性函數序列、隨機振蕩序列及多變數序列的實用灰色預測模型建模方法展開系統論述，並在此基礎上開發了實現上述灰色預測模型的MATLAB程序。書中介紹的灰色預測模型大部分系作者及團隊成員多年從事灰色系統研究的理論探索、實際應用和教學工作的結晶，同時還吸收了國內外學者的最新研究成果。
    本書內容簡練、易於閱讀、注重方法、實用性強，可作為學習灰色預測模型的入門書籍，也可作為高等院校理工農醫及經管類本科生的教材，同時可供政府機關、科研機構及企事業單位科技工作者參考閱讀。
作者介紹
曾波//尹小勇//孟偉|總主編:劉思峰
目錄
第1章  灰色預測建模方法概述
  1.1  幾種常見的預測模型
  1.2  灰色預測模型的主要特點
  1.3  灰色預測模型的優化方法
    1.3.1  原始數據預處理
    1.3.2  灰色預測模型參數優化
    1.3.3  灰色預測模型結構優化
  1.4  灰色預測模型適應性拓展
    1.4.1  面向振蕩序列的灰色預測建模方法
    1.4.2  面向灰數序列的灰色預測模型
    1.4.3  面向灰色異構數據的灰色預測模型
    1.5  多變數灰色預測模型的建模方法
    1.6  本書的主要研究內容
第2章  灰色序列生成
  2.1  灰色序列生成概述
  2.2  灰色累加生成與累減生成
    2.2.1  灰色累加生成及其MATLAB程序實現
    2.2.2  灰色累減生成及其MATLAB程序實現
  2.3  灰色緩衝運算元與灰色趨勢生成
    2.3.1  灰色緩衝運算元三公理與灰色趨勢生成的基本概念
    2.3.2  常用的灰色弱化緩衝運算元及其MATLAB程序實現
    2.3.3  常用的灰色強化緩衝運算元及其MATLAB程序實現
第3章  常用單變數灰色預測模型
  3.1  GM(1，1)模型
  3.2  DNGM(1，1)模型
  3.3  單變數非齊次灰色預測模型的等價性與無偏性
  3.4  灰色預測模型性能檢驗方法
  3.5  灰色預測模型的建模步驟及MATLAB程序
第4章  近似非齊次指數序列灰色預測模型
  4.1  基於白化微分方程參數直接估計法的灰色預測模型及其優化
    4.1.1  DNGM(1，1)模型參數的直接估計
    4.1.2  DNGM(1，1)模型性質分析
    4.1.3  DNGM(1，1)模型背景值優化方法
    4.1.4  DNGM(1，1)模型建模步驟與MATLAB程序實現
  4.2  基於灰色差分方程直接估計法的三參數灰色預測模型
    4.2.1  GM(1，1)模型的通用形式
    4.2.2  三參數灰色預測模型的參數估計
    4.2.3  三參數灰色預測模型的性質
    4.2.4  三參數灰色預測模型初始值的優化
    4.2.5  TPGM(1，1)模型建模步驟與MATLAB程序實現
  4.3  近似非齊次指數增長序列的間接DGM(1，1)模型
    4.3.1  近似非齊次指數增長序列與近似齊次指數增長序列的轉化
    4.3.2  IDGM(1，1)模型的構建
    4.3.3  IDGM(1，1)模型的建模流程及MATLAB程序
  4.4  近似非齊次指數增長序列的DGM(1，1)直接建模法
    4.4.1  DDGM(1，1)模型的構建
    4.4.2  DNGM(1，1)模型初始條件的優化
    4.4.3  DNGM(1，1)模型性質
    4.4.4  DNGM(1，1)模型的建模流程及MATLAB程序
  4.5  四種灰色預測模型對六種典型序列模擬性能的比較和分析

    4.5.1  上升凸序列
    4.5.2  上升凹序列
    4.5.3  下降凸序列
    4.5.4  下降凹序列
    4.5.5  嚴格非齊次指數序列
    4.5.6  近似非齊次指數序列
    4.5.7  模擬性能綜合比較
  4.6  本章小結
第5章  面向振蕩序列的灰色預測模型
  5.1  基於包絡線的振蕩序列區間預測建模方法
    5.1.1  振蕩序列及其區間拓展
    5.1.2  振蕩序列的區間預測
    5.1.3  振蕩序列區間預測模型的建模步驟
  5.2  基於振幅壓縮的振蕩序列預測建模方法
    5.2.1  平滑性運算元的定義
    5.2.2  平滑序列預測模型的構建
    5.2.3  隨機振蕩序列預測模型的推導
    5.2.4  隨機振蕩序列預測模型建模步驟與MATLAB程序
  5.3  本章小結
第6章  多變數灰色預測模型
  6.1  傳統多變數灰色預測模型缺陷分析
    6.1.1  傳統多變數灰色預測模型的基本定義
    6.1.2  傳統多變數灰色預測模型的參數估計與時間響應式
    6.1.3  傳統多變數灰色預測模型的三大缺陷
  6.2  多變數灰色預測模型結構優化
    6.2.1  OGM(1，N)模型的定義-
    6.2.2  OGM(1，N)模型的參數估計
    6.2.3  OGM(1，N)模型時間響應式的推導
  6.3  多變數灰色預測模型性質研究
  6.4  多變數灰色預測模型背景值優化
    6.4.1  OBGM(1，N)模型的定義與參數估計
    6.4.2  OBGM(1，N)模型的時間響應式和最終還原式
    6.4.3  應用粒子群演算法優化OBGM(1，N)模型背景值係數
  6.5  多變數灰色預測模型的建模步驟及MATLAB程序
  6.6  本章小結
第7章  灰色預測模型應用分析
  7.1  糧食總產量預測
  7.2  全社會固定資產投資總額預測
  7.3  重慶空氣質量指數的區間預測
  7.4  礦岩移動站下沉預測
  7.5  我國頁岩氣產量預測
  7.6  北京市機動車保有量預測
    7.6.1  影響北京市機動車保有量的影響因素分析
    7.6.2  北京市機動車保有量預測模型的構建
    7.6.3  計算和比較模擬值／預測值及模擬／預測誤差
  7.7  本章小結
參考文獻

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