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摘要:
在SCGM(1,1)模型的基础上,对系统云灰色预测模型作进一步推广,建立了更具一般性的SCGM(1,1,α)模型.并给出了求解最优SCGM(1,1,α)模型的遗传算法.实例证明用SCGM(1,1,α)优化模型进行预测能取得很好的预测精度.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于遗传算法的SCGM(1,1,α)优化模型
来源期刊 华中科技大学学报(自然科学版) 学科 地球科学
关键词 系统云灰色预测模型 优化模型 遗传算法
年,卷(期) 2001,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 31-33
页数 3页 分类号 N941.5
字数 2194字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1671-4512.2001.06.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈绵云 华中科技大学控制科学与工程系 97 1799 23.0 39.0
2 同小军 华中科技大学控制科学与工程系 24 556 14.0 23.0
3 张曙红 华中科技大学控制科学与工程系 28 583 15.0 23.0
4 宋业新 华中科技大学控制科学与工程系 10 177 8.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
系统云灰色预测模型
优化模型
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华中科技大学学报(自然科学版)
月刊
1671-4512
42-1658/N
大16开
武汉市珞喻路1037号
38-9
1973
chi
出版文献量(篇)
9146
总下载数(次)
26
总被引数(次)
88536
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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