灰色系统理论及其应用 (三) ：生成数

浅夏110

1 累加生成
5 A, ^/ ?; m" N- \% q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。
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2 f! W3 F% Y' u' m% O3 p& E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
, M) T6 Z3 g$ u7 u. c) B, y! k


0 Q5 c3 J1 l& _* V. w# b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。
  ]: v5 `7 [5 C6 o* H( q3 L
! S7 m. J6 W7 U3 m9 J& `0 `% V' `4 q. h+ d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。
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2 累减生成
) ^4 U* o: y' E# Q) s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。



3  均值生成
& }7 k- [0 S8 }邻值生成数
2 p# m0 y6 k; P& p1 o# D: g


( j0 k4 M2 F/ _$ t% G

2 @1 P, q! O' c# o$ u) {2 \, K等权邻值生成数
5 a3 M; p2 p8 g( }; P" \' W  Y


+ b9 z8 r5 B$ T% Q非邻值生成数

4 X8 G, [! P1 O- V  b
& y% t. M+ n* I

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