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基于归一化映射规则的一般灰预测模型NGM(1,1)
何雄君,孙国正,邵吉林
[1]武汉理工大学交通学院,武汉430063 [2]武汉理工大学物流工程系,武汉430063
Universal grey prediction model NGM(1, 1) based on a normalized mapping rule of raw grey series
何雄君,孙国正,邵吉林
[1]武汉理工大学交通学院,武汉430063 [2]武汉理工大学物流工程系,武汉430063
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摘要 通过对白化微分方程解的指数函数特性的分析,提出原始灰序列的归一化映射规则,使非等间距灰预测模型NGM(1,1)适应一般灰序列,灰预测精度也大大提高;这亦解决了含负值灰序列预测的理论问题,拓宽了灰色预测理论,最后给出了两个验证性算例。
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Abstract:This paper proposes a normalized mapping rule of raw grey series by analysis of exponential function characteristics of the whitening differential equation, which makes the non-equigap grey prediction model NGM(1,1) fit for universal raw grey series, improves prediction precision greatly, meanwhile makes innovation to series with negative values and enlarges grey prediction theory. Finally, two examples demonstrate the keynotes above.
收稿日期: 2002-03-25     
引用本文:   
何雄君,孙国正,邵吉林. 基于归一化映射规则的一般灰预测模型NGM(1,1)[J]. , 2002, 41(3): 0-0.
何雄君,孙国正,邵吉林. Universal grey prediction model NGM(1, 1) based on a normalized mapping rule of raw grey series. , 2002, 41(3): 0-0.
链接本文:  
https://journal.ccnu.edu.cn/zk/CN/     或     https://journal.ccnu.edu.cn/zk/CN/Y2002/V41/I3/0
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