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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
    6 ^- R- A8 O2 N" i% G+ _) N1 t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。. ^. w4 \6 p. j; C+ x/ |1 T

    # M1 y% m6 Q  n0 }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! d0 `# \( d" U  K6 C( ?! q
    ) A" v8 a, ~; ?0 f; L

    5 S1 }- J% }& w4 [
    # y0 P. f! Z4 }, R. `* \7 B# C( e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。
    0 k( K( G  k6 B* g/ q7 [4 r" `  h9 o- z
    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。
    ' _9 c- r2 |  U/ E5 l2 t+ r+ F# J! R& _$ e& q1 X
    2 累减生成8 E9 X+ U5 w4 O% _5 y! D: G
    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。, y5 G1 o. ^; D# G8 S* T: u

    7 G4 \* y, x3 }. I$ c$ z! B' L6 |1 Q) F* Q5 m
    " u: y$ N5 ~* H
    3  均值生成0 {5 ]! x0 G1 g4 T( ~. C
    邻值生成数
    " l2 E1 k0 F7 F- U+ w( K
    9 W/ \. Y0 w  w& Y$ d$ B
    / D) X; ^% K8 z& Y' `- B/ Q; b& }/ b. i
    / g- G9 C5 U+ U1 p% o" `
    . P6 j0 X/ {# W7 U) ~: O" c7 Q
    等权邻值生成数
    9 \  e: v7 T- y0 X
    - J) Y% H" P! R1 V3 s4 a' n- O  ^, f; j* H2 y3 |1 B

    . H' E5 a9 E) o4 I" V; c$ o非邻值生成数) N0 ^/ Q9 O! r8 w& j( V- E% T. ^, }

    # U& f: s5 q% F: T, w
    - x* r4 |. ~' G$ `2 j/ X7 N! V7 E# |* V& |9 W4 T
    $ A5 h% h8 c8 {6 r9 g& Z" x
    ————————————————9 W+ A+ w  p% l/ ]
    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。
    3 F1 T  l, i/ y% [  B原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89713636
    ! J3 s- z; e; G. d6 O2 d! t* m$ L5 `$ R6 }
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