數(shù)學(xué)建?；疑A(yù)測(cè)法-資料下載頁(yè)
2025-01-15 06:08本頁(yè)面
【正文】 本章目錄 b. 計(jì)算絕對(duì)誤差序列的標(biāo)準(zhǔn)差： ? ?? ? ? ?? ?12002 ????? ?niSc. 計(jì)算后驗(yàn)差比值： 12SSC ?回總目錄 回本章目錄 d. 計(jì)算小誤差概率： ? ?? ? ? ?? ?100 SiPP ?????? ?? ? ? ?00 ???? ie i令 : 10 SS ?， 則： ? ?0SePP i ?? P ≤ C ≥ 好 合格 勉強(qiáng)合格 不合格 回總目錄 回本章目錄 3基于灰色預(yù)測(cè)的等維灰數(shù)遞補(bǔ)模型 從灰色預(yù)測(cè)模型公式中可以看出，它是 一個(gè)指數(shù)增長(zhǎng)的模型，在進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，最近一 年的預(yù)測(cè)結(jié)果應(yīng)該是很精確的，但對(duì)后續(xù)幾 年的預(yù)測(cè)誤差會(huì)逐漸增大，為了提高預(yù)測(cè)模 型的廣泛適用性，我們做出了如下的改進(jìn)：對(duì) 原灰色模型 等維灰數(shù)遞補(bǔ)，即構(gòu)造等維灰數(shù)遞 補(bǔ)模型。 GM(1,1)模型中具有預(yù)測(cè)意義的數(shù)據(jù)僅 僅是數(shù)據(jù) X(n)以后的前幾個(gè)數(shù)據(jù)，隨著時(shí)間 的推移，老的數(shù)據(jù)越來越不適應(yīng)新的情況，所 以，要在原數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上每次增加一個(gè)新信 息時(shí)，就去掉一個(gè)老信息。這種新數(shù)據(jù)補(bǔ)充、 老數(shù)據(jù)去除的數(shù)據(jù)列，由于其維數(shù)不變，因而 叫等維信息數(shù)據(jù)列，相應(yīng)的模型叫等維灰數(shù) 遞補(bǔ)模型，或叫新陳代謝模型。 設(shè)原始數(shù)列為 : 置入新信息 X(0)(n+1),去掉老信息 X(0)(1),可構(gòu)成 新數(shù)列 : 利用這一新數(shù)列建立的 GM(1,1)模型 ,即為等 維信息 GM(1,1)模型。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ?nXXXXX 00000 ,...3,2,1?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ?1,...4,3,2 00000 ?? nXXXXX 由于在實(shí)際中，信息處于不斷的變化之中 ,具有 很大的隨機(jī)性 ,雖然歷史信息對(duì)預(yù)測(cè)時(shí)刻的具體值有 一定的相關(guān)性和影響 ,但與預(yù)測(cè)時(shí)刻更接近的信息對(duì) 于該時(shí)刻的預(yù)測(cè)結(jié)果更有價(jià)值。鑒于這種情況 ,可先 用已知數(shù)列建立的 GM(1,1)模型預(yù)測(cè)一個(gè)值 , 然后補(bǔ) 充一個(gè)新信息數(shù)據(jù)到已知數(shù)列中 , 同時(shí)去掉最老的一 個(gè)數(shù)據(jù) , 使序列等維 , 接著再建立 GM(1,1)模型 ,這樣 逐個(gè)滾動(dòng)預(yù)測(cè) ,依次遞補(bǔ) ,直到完成預(yù)測(cè)目標(biāo)為止，這 樣我們?cè)賹?duì)具體問題進(jìn)行預(yù)測(cè) ,就可以得到更為精確 的結(jié)果。 GM(1,1)殘差模型及 GM (n, h)模型 一、殘差模型 若用原始經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列 ? ?0X模型檢驗(yàn) 不合格或精度不理想時(shí)，要對(duì)建立的 GM（ 1， 1）模型進(jìn)行殘差修正或提高模型的預(yù) 測(cè)精度。修正的方法是建立 GM（ 1， 1）的殘差 模型。 建立的 GM(1,1) 回總目錄 回本章目錄 二、 GM（ n， h）模型 ? ?? ?? ?tX 0 GM（ n， h） 模型是微分方程模型，可用 于對(duì)描述對(duì)象做長(zhǎng)期、連續(xù)、動(dòng)態(tài)的反映。從原則上講，某一灰色系統(tǒng)無論內(nèi)部機(jī)制如何，只要能將該系統(tǒng)原始表征量表示為時(shí)間 ，并有 ? ?? ?? ?tX 0（ N表示自然數(shù)集），即可用 GM模型對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行描述。 ， 序列 0)(, )0( ???? tXNtNt回總目錄 回本章目錄
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