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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8 @# }8 M9 m1 C6 G
    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。; R0 A3 K7 J' R/ c- M: O
    3 k7 q5 T% n& g/ d
    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) _" h# B% p- n9 j
    ' {' {6 K5 m3 Q$ s

    2 g# X: m2 g$ w- ]7 ~9 q$ U
    % }7 D2 ?7 E# H8 @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。
    4 B1 i5 B9 Q; R! k" O. R0 R" b. P# @8 i  {- E2 M; b5 Y3 A
    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。
    " o0 S! y. y0 N" Q
    1 U' c! r, T6 w, z0 r2 累减生成; e( j  W; J2 C3 k
    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。7 ?& p" ^( T3 r6 {$ X  J0 b# m- h! Q

    3 d( l5 A$ {0 i- l9 |
    4 M+ b& @6 e, W! h3 D4 z% O, u: D$ y7 u/ X& W6 {
    3  均值生成6 [: g) p  w, s+ ?3 a
    邻值生成数+ `# M- l6 y! |9 R+ m
    - W0 l7 E  V# d9 Y- i5 j, U

    , d. x, p; ]- T0 W; P3 B1 b! {9 q' j6 j1 f. |7 F6 I' Q) x
    ; X: F; B  @5 A* ?3 b! U$ `# I2 R

    ' [  a# Q- H  }0 u3 u; F+ K等权邻值生成数' ^  J( r' F- z5 H* d  o

    ' z4 h( N( C/ ?$ b, v" T$ u
    * X* m, T  [) V) N6 v# B  }: v) K5 L3 ~9 ?- m
    非邻值生成数
    , z. ^% N& I. p- ?% }" M
    , P8 o  J: r/ T9 M* `8 B+ U1 _. u1 U% A4 P- h

    ! ?3 X9 v  B" D6 Z, Z& c, E" G  }
    4 _3 n/ i3 j4 H* ~0 r* i. U————————————————, o+ c7 I, L! d' s1 S4 X1 v# u' h* ^
    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。" R5 Y, h  ~) e
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89713636
    # d% X/ N# V5 `+ G$ V, r# s! c/ C
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