自组织数据挖掘及灰色理论比较应用研究

• 作者: 李杰 诸旻 黄剑琪
• 来源期刊: 数字通信
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色预测 自组织数据挖掘 GM模型
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 页码范围: 10-12
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.9

摘要

通过对自组织挖掘算法的理论分析和实验研究,对自组织数据挖掘和灰色理论在不同对象中的拟合和预测效果进行比较分析,揭示了自组织数据挖掘与灰色预测方法的不同特征和属性.灰色数列预测是指利用动态GM模型,对系统的时间序列进行数量大小的预测,即对系统的主行为特征量或某项指标,发展变化到未来特定时刻出现的数值进行预测.比较研究的结果显示：对于周期性的贫信息数据及噪声干扰的复杂系统,灰色理论是适宜的选择.