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[建模教程] 灰色系统理论及其应用 (三) :生成数

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    发表于 2020-5-27 10:03 |只看该作者 |倒序浏览
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    1 累加生成
      L$ V3 [, p4 R! E- i在研究社会系统、经济系统等抽象系统时,往往要遇到随机干扰(即所谓“噪声”)。 人们对“噪声”污染系统的研究大多基于概率统计方法。但概率统计方法有很多不足之 处:要求大量数据、要求有典型的统计规律、计算工作量等。而且在某些问题中,其概 率意义下的结论并不直观或信息量少。例如,预报某天下雨的概率是 0.5,晴天的概率 也是 0.5,这种结论对于人们来讲毫无意义。 灰色系统理论把一切随机量都看作灰色数—即在指定范围内变化的所有白色数的 全体。对灰色数的处理不是找概率分布或求统计规律,而是利用数据处理的办法去寻找 数据间的规律。通过对于数列中的数据进行处理,产生新的数列,以此来挖掘和寻找数的 规律性的方法,叫做数的生成。数的生成方式有多种:累加生成、累减生成以及加权累 加等等。这里主要介绍累加生成。! J3 y4 O# ^+ f/ N& @
    ) _, C, F0 W# k+ ~
    定义 5 把数列 x 各时刻数据依次累加的过程叫做累加过程,记作 AGO,累加所得的新数列,叫做累加生成数列。具体地,设原始数列为8 Y* s( I! R$ d

    " Q% @0 ~1 c& I$ ]% g, F& |
    ) G( R0 ?5 R. [' G: I# B. e9 G7 }) g6 M4 [* w& T, o6 o; H3 `( `
    在实际应用中,最常用的是 1 次累加生成。本节只讨论 1 次累加生成。
    ( W, D! j* f% ^5 }+ _  ]) e2 n
    ; M0 V/ H- ~0 G5 G" q9 b9 K! _一般地,经济数列等实际问题的数列皆是非负数列,累加生成可使非负的摆动与非 摆动的数列或任意无规律性的数列转化为非减的、递增的数列。 当然,有些实际问题的数列中有负数(例如温度等),累加时略微复杂。有时,由 于出现正负抵消这种信息损失的现象,数列经过累加生成后规律性非但没得到加强,甚 至可能被削弱。对于这种情形,我们可以先进行移轴,然后再做累加生成。
    # Z" t( e. w( @6 L' M6 z8 v0 Q$ l* U  [- J
    2 累减生成
    $ E0 K( I% a' T, K) m  K' c当然,利用数的生成可得到一系列有规律的数据,甚至可拟合成一些函数。但生 成数列并非是直接可用的数列,因此,对于生成数还有个还原的问题。对累加生成,还 原的办法采用累减生成。
    ! X# u6 E- C5 c. E8 q- \2 H4 _# W7 S1 q' `8 @5 v' K0 Z
    $ N9 s) f% \# B- \2 J# Y- \6 O: r/ @5 c

    ! C! u: u8 V' b! N/ g2 N0 j3  均值生成
    : c% L* W" N  e: U* g/ \邻值生成数
    2 g) V' Z" L, j2 ]1 i
    ; {' B8 X/ F" ^  ~! I$ p
    ' e0 b7 T) [2 a9 a3 m- `2 H& K: Z
    0 Z0 [: Q9 }& f) ~3 O$ r9 w1 m6 ?6 a3 O" u; ~3 O

    & r2 U7 y+ p* M+ S等权邻值生成数
    ' u( J# j, l/ p9 ?. k8 c
    : [) b$ v0 ?; E0 u, |
    $ i0 s# y# o) @; x% n0 F( _& N- A" O2 {4 O- }+ l
    非邻值生成数  ]0 S8 r5 Q- o1 D% a4 Z

    " s/ w# t# k  Z( v3 H0 M9 ?* D+ Y0 o5 J8 W! D/ e" J
    # T! B* @1 Z: h4 q
    * Q- G; a' J2 m; ~! Q$ S8 B
    ————————————————, A! w) a2 o/ G' k2 E7 P
    版权声明:本文为CSDN博主「wamg潇潇」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。5 u* ?! G: Y% h1 D3 @* U  W
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89713636
    1 E: v) L9 C8 Q) i% f/ T. \5 T, h6 g, E+ m% f# P  ]

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