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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
    2 v3 f% S5 V2 ]9 o+ U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。) Y* I' I) F- R0 C
    & l: y- w8 ^  b( K0 U9 m; M- |) r
    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* \9 G  h# L  |& J! V
    $ o3 z% v/ S- ^

      e& z7 Z& Z# g# K2 J& \8 ^/ O. G! d" G  Z/ g
    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。. G$ r: k# O7 X( f* g
    ( {' a* r5 a8 b4 v) V. [
    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。$ x2 K0 s* P" _- E+ Y: ^
    + R& U2 m% n5 p7 E, e* T2 P
    2 累减生成
    # Q" }4 F6 B4 h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。+ |) ^, I" h3 W" u

    " ]" T- e+ h4 n; S4 x3 j' e4 I7 w* |3 z. j

    1 _9 r  ?  A, |& d  p. N3  均值生成% G: Z! j  \* W6 q  r
    邻值生成数8 E% b5 g9 S( s, A/ X
    & c; H) h* b% B. u7 E7 k

    : Z  v# i- F& B$ F7 o9 h7 ~! \( Z( R9 `' R1 ^. |6 B1 n

    " f9 M2 F/ B5 c' L5 y( q! N$ r0 p! }7 H2 r2 u- K0 G
    等权邻值生成数
    ; m7 o3 v* p# m% ]) y3 T
    : H# x+ G, e0 d0 _, c4 M) T; C# G5 t/ w" t7 o& L

    : j& m2 X/ B. x$ N3 ~8 N# D5 U非邻值生成数
    ' G' n3 ^5 T+ |; r% |, A
    + r2 {, s" m. ^/ h3 m0 Z" C5 |. |$ e. m5 V
    0 l' p7 g! I0 D) g+ H( Q, c  Q8 A5 h

    9 Z) I9 A: l3 n# ^8 ^————————————————
    : d: ?8 M" k$ |1 `) x# x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。8 z% n5 \, K) V3 z
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89713636  s$ X4 w0 D! \7 m+ ~; R2 a/ C

    2 Z2 G% N+ P* s0 u: e; `
    ; `& h, k3 T5 w% F3 u
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