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摘要:
根据灰色系统理论的新信息优先原理,在建模过程中赋予新信息较大的权重可以显著提高灰色建模的功效.将无偏GM(1,1)模型的初始条件由x(1)(1)改为x(1)(n),对原模型进行改进,从而提高了所建模型的模拟预测精度.通过实例验证了所建模型的实用性和可靠性.
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一个基于背景值和初始条件优化的GM(1,1)模型
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GM(1,1)模型
背景值
初始条件
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 以x(1)(n)为初始条件的无偏GM(1,1)模型
来源期刊 南京信息工程大学学报 学科 数学
关键词 无偏GM(1 1)模型 初始条件 预测
年,卷(期) 2009,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 258-263
页数 6页 分类号 O159|C931
字数 4476字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-7070.2009.03.014
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 门可佩 南京信息工程大学数理学院 79 541 12.0 18.0
2 吴香华 南京信息工程大学数理学院 11 105 5.0 10.0
3 熊萍萍 南京信息工程大学数理学院 25 140 5.0 11.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
无偏GM(1
1)模型
初始条件
预测
研究起点
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引文网络交叉学科
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双月刊
1674-7070
32-1801/N
南京市宁六路219号
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