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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1 O3 t" b  @2 C, R  A0 v" K* O' r
    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。3 `/ {$ s4 _, I" u; X
    7 ]! `5 ~6 D( M
    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
    3 V5 m/ K4 f( {+ X
    0 E; F2 v/ z3 {& B; i' ^
    ' U, }3 \$ @! o* U" i* L$ {& F- |; y6 `1 G5 H0 u/ i+ D6 l
    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。
    9 V3 v9 j' S3 r9 O) L" q
    & ^: [  v* O2 v& l/ x, n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。& _3 }1 P4 `2 {/ z" J2 F3 ]
    ( |6 m8 ?3 J. }4 `" r; o
    2 累减生成
    # Y. w) g/ ]9 [) V+ r2 C6 _+ Q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。
    ( b2 S1 M' |( h0 \1 ^0 K" Q' P) g+ @/ i% Y4 p' Q: r& c9 F
    9 N. ?7 A, Q0 C+ j8 [' a
    8 d, I6 n0 x4 G- v3 k( k
    3  均值生成1 l6 V. A7 B, C, D7 z
    邻值生成数
    3 G$ ^, y3 Q* |6 L& ]- j* Q: A0 [& u
    ( _) k# c0 [9 j

    3 \. W& [1 l5 ^+ L/ q# c8 R) s* O$ j2 }" K2 ^' d& o- h
    & k" H* t3 }) S5 W
    等权邻值生成数1 O6 _9 Z1 t8 i9 ?% I
    , ^3 j# m. _! ?5 ]* D) @

    8 g, u! [1 X  z; f& \
    ' Y( `: ~- W  s, k: L8 ]非邻值生成数+ n& E! W. L* q8 Z9 L" h

    # B/ T, b1 _0 U# D
    8 J  \; V$ J. t8 S/ q  q) Z7 Z+ z% `3 o9 i; T2 Y
    # u( P, M: q* A" u; o$ p) A' }) u& _. z
    ————————————————' x+ d, e; q/ `; k* D# p+ L& N
    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。6 [4 {+ i# c+ {- [/ z  W; f: G
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/897136365 S  v: z8 r* U8 X7 }+ h) S
    9 _5 J! d0 V" L
    1 u# _/ x8 i. x" n& o5 O4 ^
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