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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- u, x4 y3 B! h2 i5 q/ \& `1 y1 K* t
    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。1 z0 }9 |' ^8 g# E/ n% B$ I; H3 e+ c

    ; l: U0 h! R6 n& j' Y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
    ) o/ ?- g; H1 S" ~* I2 i, e" D# i  j- ^( z9 C$ q

    - Q7 _8 y% ^& U6 s- ]( s. d' J; v1 o7 O$ i
    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。* t) z& v7 j* q- `0 N
    8 p: Z( L. k$ [% A5 W! U
    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。& O$ M1 E0 t8 }' |1 o% s! o

    5 ~$ `% S+ V3 m- h. l# H* Y2 累减生成) W* X+ g$ _* e$ w& T3 n
    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。, @; D6 u% b7 `. c$ S
    7 o5 ?9 C9 W( N5 e

    ! |# x6 @: x8 ]1 z
    , b! W  G( r5 F* ?, T- U3  均值生成0 t/ }: Q0 G3 p' s
    邻值生成数
    : }7 ^( Q# {$ M0 |& I4 T! i. M+ P% A6 C6 H
    6 S. B& Y, `& G1 D
    ; G- X9 p; I& V2 R" U% n0 n0 D
    * L+ y/ S* V) ~
    ( |2 R& `9 w$ f4 G
    等权邻值生成数
    3 X- `6 B' }! n' x2 d% l7 w
    # q* ?. g7 p9 N0 F% f6 N
    8 r4 `, w6 f0 s0 |9 n2 X0 Y' E4 B" b
    非邻值生成数3 w  z6 p5 x& K- L0 A
    + |# E8 x: @1 i  ~
    ! Y, E# O9 i: m) A3 ]1 x/ `
    : I2 I# H3 z/ I8 c
      M$ ]8 c7 t- S, a
    ————————————————5 s8 X/ Z; B' ]2 j2 _+ G4 y9 v' L
    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。" ~% s9 i% D, T8 v
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/897136363 G, c9 a4 Z- t! @
    + }% s- w, A$ g/ j

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