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1.
根据GM(1,1)模型的特点,通过在原始数据序列前加一个数的方式,提出了GM(1,1)模型建模的一种方法。该方法克服了直接用原始数据序列建立模型的原有方法不能利用第一点数据的缺陷,提高了原始数据利用率,在短数据序列的场合可得到改善的模型结果。 相似文献
2.
灰色预测模型特性的研究 总被引:53,自引:0,他引:53
对 GM(1 ,1 )模型特性进行了研究 ,证明了 GM(1 ,1 )模型是有偏差的指数模型 ,分析了模型偏差的特性 ,进而从理论上阐明了 GM(1 ,1 )模型误差的实质 . 相似文献
3.
GM(1,1)模型的建模过程是由白化微分方程离散化得到差分方程,再由该差分方程估计模型参数.由于离散化引入了误差导致白化微分方程和差分方程的响应发生了变化.基于响应不变法,提出了一种新的GM(1,1)模型.该模型具有白指数重合律,它突破了|a|较大时GM(1,1)模型不能应用的禁区,拓广了GM(1,1)模型的应用范围. 相似文献
4.
奇异电路存在能量损耗,对于这种损耗给出一种无须应用电磁场理论而应用电路分析和微积分计算来进行分析的方法。 相似文献
5.
GM(1,1)模型研究的一些进展 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍作者对灰色GM(1,1)模型研究取得的成果,具体内容为:证明了GM(1,1)模型为有偏差的指数模型,导出了模型的相关公式,提出了无偏灰色预测模型(无偏GM(1,1)模型),并用实例说明了该模型的优越性。 相似文献
6.
介绍用元件的暂态伴随模型对电路进行暂态分析的方法;针对分析过程中存在大量稀疏矩阵相乘这一情况,提出了一种能有效加快运算速度的稀疏矩阵乘法;编制了相应的电路暂态分析程序并给出了算例 相似文献
7.
无偏GM(1,1)模型的动态特性分析 总被引:2,自引:0,他引:2
传统GM(1,1)模型是最基本的灰色预测模型,无偏GM(1,1)模型是在传统GM(1,1)模型基础上的一种改进,它消除了传统GM(1,1)模型本身所固有的偏差.对无偏GM(1,1)模型的动态行为特性进行分析,并与传统GM(1,1)模型进行对比,明确了无偏GM(1,1)模型特性和适用条件. 相似文献
8.
一种新的伪并行遗传算法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用混沌序列的伪随机性,将混沌引入伪并行遗传算法,提出了伪并行混沌遗传算法。对3个检测函数的仿真实验表明该算法能较好地克服早熟现象及收敛速度慢的问题,优于伪并行遗传算法、显著优于标准遗传算法。 相似文献
9.
研究了直接建模与累加建模所建立的灰色模型的模型特性,得到了一些有价值的结论-这些结论有助于灰色预测模型在有关领域中的应用- 相似文献
10.
中长期电力负荷预测的几种灰色预测模型的比较及应用 总被引:3,自引:1,他引:2
对传统GM(1,1)模型,基于积分优化法的GM(1,1)模型,具有白指数律重合性的GM(1,1)模型,基于响应不变法的GM(1,1)模型,基于严格微分拟合法的GM(1,1)模型进行了详细分析比较.针对电力系统中长期负荷增长的特点,分析比较了以上5种模型的特点及其适用范围,为电力系统工作人员在年用电量预测中选择合适的灰色预测模型提供参考依据. 相似文献