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刊名：计算机应用研究
发表时间：2014-09-01
摘要:
随着实验系统规模的不断扩大,系统运行成本高、周期长等问题逐渐显现,这就造成了实验数据获取困难、可供分析的实验数据量偏小等问题.因此,有必要通过合理的模型和方法分析原始数据的特点,对实验数据进行建模预测,获得足够的数据来对系统进行下一步的分析.针对此问题,以灰色理论为基础,在非等间距GM(1,1)灰色预测模型的基础上,首先加入残差校正模型来提高预测精度,同时对于原始数据具有周期性的情形,建立周期补偿序列,最终建立起了带周期校正的灰色残差数据预测模型.最终的实验结果表明,该模型在用于对周期性数据的预测时,准确率相对于不带周期校正的预测模型有所提高.
刊名：水运管理
发表时间：2004-11-01
摘要:
本文介绍了灰色模型GM(1,1)及改进灰色模型(背景值优化),同时对残差校正进行优化,并用实例证明在港口吞吐量预测方面,改进灰色模型比原始灰色模型误差更小,精度更高.
发表时间：2003-04-01
摘要:
分析基于图像整体变分理论所对应的图像恢复整体变分模型的不足:对于纹理丰富的含噪自然图像,在去除噪声的同时,损失了图像中固有的纹理信息.揭示从残差图像中提取具有分数阶导数奇异性图像的可能性,提出用于图像恢复的残差校正整体变分模型.模型提供一种图像的分解与表示方法.实验结果表明,该恢复模型对自然图像的边缘和纹理等细节保持效果大大优于整体变分模型.
刊名：人民长江
发表时间：2008-11-01
摘要:
为提高GM(1,1)模型的精度,采用具有残差校正的n次累加的改进方法,解决模型中非单调的摆动序列数据波动大,随机性强的问题.经在长江三峡大坝与葛洲坝两坝之间水质预测应用,针对长江三峡与葛洲坝河段河流水环境特点,采用了常规的水环境水质3项主要污染物指标NH3-N、CODmn、TP全年度监测数据进行了验证、检验.验证结果证明,改进后的模型平均误差比原GM(1,1)模型减小了9.7%,精度提高10%左右,预测曲线与实测曲线吻合度好,后验差概率P=1,大于0.95～0.97,残差比C为0.102～0.210,小于0.350,综合评定精度为Ⅰ级,表明采用残差校正处理技术的灰色模型在水质预测中具有较好的实用性和开发前景.
刊名：计算机应用研究
发表时间：2014-09-01
摘要:
随着实验系统规模的不断扩大,系统运行成本高、周期长等问题逐渐显现,这就造成了实验数据获取困难、可供分析的实验数据量偏小等问题.因此,有必要通过合理的模型和方法分析原始数据的特点,对实验数据进行建模预测,获得足够的数据来对系统进行下一步的分析.针对此问题,以灰色理论为基础,在非等间距GM(1,1)灰色预测模型的基础上,首先加入残差校正模型来提高预测精度,同时对于原始数据具有周期性的情形,建立周期补偿序列,最终建立起了带周期校正的灰色残差数据预测模型.最终的实验结果表明,该模型在用于对周期性数据的预测时,准确率相对于不带周期校正的预测模型有所提高.
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