灰色系统理论及其应用 (三) ：生成数

浅夏110

1 累加生成
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。
6 Y6 |6 t% _2 S7 u( E% w
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
. v* X' G  v4 y+ p
1 r( R# a( a0 W: m
! F# m; V' U3 K
0 `2 b- G" D( ]: u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。

% S. t5 j0 J8 R+ b( K0 C2 }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。
. p! ]' T- }" ?5 g0 q- {
2 累减生成
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。
; x8 e) {* S% z- v9 Z

3 U( [' i: D. a$ y
8 S: |7 J' Z2 M' o' g* l' o7 t0 P3  均值生成
邻值生成数

7 x$ M6 p1 x, x2 a6 z1 p4 _( w2 u/ H# G


" P/ H5 r' g+ I8 k  a$ ?/ R2 m: z
4 u) }4 ^, N$ k5 D# |等权邻值生成数

4 b: M5 |5 Y5 e# g5 x/ U+ A
, C% u! ]  x1 V1 |. H! l
非邻值生成数
5 S- J* `3 g, ^: D+ P& L

- v- Q* J+ p) c0 ^$ p/ Y( E

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