基于核與灰半徑序列的GM(1,N)預(yù)測模型及其在霧霾中的應(yīng)用
發(fā)布時(shí)間:2024-06-02 12:41
既有的關(guān)于GM(1,N)模型的研究,都是建立在實(shí)數(shù)序列基礎(chǔ)上,文章將對GM(1,N)模型進(jìn)行拓廣,深入探討該模型在區(qū)間灰數(shù)序列情形下的建模機(jī)理和建模方法,提出了基于核與灰半徑的GM(1,N)模型。將以區(qū)間灰數(shù)序列的核序列和灰半徑序列為基礎(chǔ)建立GM(1,N)預(yù)測模型,進(jìn)而對區(qū)間灰數(shù)序列的核與灰半徑進(jìn)行模擬預(yù)測,根據(jù)核與灰半徑的計(jì)算公式推導(dǎo)出區(qū)間灰數(shù)的上界和下界,從而實(shí)現(xiàn)對區(qū)間灰數(shù)序列的模擬預(yù)測。最后,將文中提出的GM(1,N)模型應(yīng)用于對霾存在時(shí)的空氣質(zhì)量指數(shù)AQI的預(yù)測研究中,模擬預(yù)測效果較好,從而驗(yàn)證了該模型的有效性和可行性。
【文章頁數(shù)】:8 頁
【文章目錄】:
0 引言
1 基本概念與公理
2 基于區(qū)間灰數(shù)序列核與灰半徑的GM(1,N)模型
2.1 基于核序列的GM(1,N)模型(1)
2.2 基于灰半徑序列的GM(1,N)模型
(1)白化方程
(2)當(dāng)r(1)i的變化幅度很小的時(shí),可視
為灰常量,則GM(1,N)模型為:
(3)累減還原式為:
(4)GM(1,N)模型的差分模擬式為:
2.3 區(qū)間灰數(shù)上界和下界的推導(dǎo)
3 實(shí)例分析
3.1 霧霾的定義
3.2 GM(1,3)預(yù)測模型的構(gòu)建
3.2.1 AQI核序列的預(yù)測
3.2.2 AQI灰半徑序列的預(yù)測
3.2.3 AQI對應(yīng)區(qū)間灰數(shù)上界和下界的預(yù)測
3.3 方法比較
4 結(jié)論
本文編號:3987267
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【文章目錄】:
0 引言
1 基本概念與公理
2 基于區(qū)間灰數(shù)序列核與灰半徑的GM(1,N)模型
2.1 基于核序列的GM(1,N)模型(1)
2.2 基于灰半徑序列的GM(1,N)模型
(1)白化方程
(2)當(dāng)r(1)i的變化幅度很小的時(shí),可視
為灰常量,則GM(1,N)模型為:
(3)累減還原式為:
(4)GM(1,N)模型的差分模擬式為:
2.3 區(qū)間灰數(shù)上界和下界的推導(dǎo)
3 實(shí)例分析
3.1 霧霾的定義
3.2 GM(1,3)預(yù)測模型的構(gòu)建
3.2.1 AQI核序列的預(yù)測
3.2.2 AQI灰半徑序列的預(yù)測
3.2.3 AQI對應(yīng)區(qū)間灰數(shù)上界和下界的預(yù)測
3.3 方法比較
4 結(jié)論
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