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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+ x4 k7 x. h& m0 _  g( e" z4 I  D: `% m
    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 O" U0 ?- L0 T9 Z

    1 c. R; W/ ]% }7 t( U! z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% P5 s+ l# o  D
    4 k" @; S% A2 B' H
    # ]) ]4 L/ M6 c

    * X* p3 k1 x4 u# r# J, @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。6 h, Q3 H1 x* i6 j* u! r0 n' w
    2 T, A3 C3 j- i' H3 g; \
    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。
    1 ?0 h9 {8 Y9 l# ]7 }$ R$ t7 ^4 T" n  D8 p- p9 L/ ?
    2 累减生成
    / C0 I. r/ m; H& O6 b7 W9 _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。
    ' S" o" k  \8 ~# F' q5 ]
    & O5 v, ]9 P! t: x9 k
      p! E& }& ^8 q4 q
    " P- J( O: n* ^. _, _( L0 q3  均值生成9 z( @% }9 U( u. I- `) e6 l& P1 ]  V
    邻值生成数
    / k1 w8 W/ v1 o3 r  d% r
    ' n# v4 U' Z- B) w. z4 y- J7 ]" H+ a/ G. j9 \

    % @( U3 D! d* C8 }
    % V. M8 L7 w* C& g8 {9 }
    , u2 L3 H; t  R( ]- y等权邻值生成数
    2 |+ w% W2 |* S* I7 B0 z( Q' y! G& I, o. u4 V5 z- |1 x  U* ]

    " |4 U; ~# B, E8 m4 ]) S9 k; L
    4 p) Q/ \- e, {5 T) A, V非邻值生成数
    ( ~$ a9 G' ~3 Z( P. F
    ; ?+ E3 ~1 k: i+ \
    4 c  L: T* i. H* @: E. p. g4 w9 b9 H  f: K) s% X/ _

    4 P# f& D7 j; o  J————————————————
      W& Y, K1 `; L% u5 m+ R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 S8 _4 p8 W5 T8 M# o
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89713636* [  h  d8 Y$ F% ?2 [! y, k

    # F, t$ K5 f: T4 [8 K3 W/ J
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