灰色預測模型的優化研究 李曄(等)著 9787109319486 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：中國農業
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202406*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：灰色預測模型的優化研究 ISBN：9787109319486 出版社：中國農業 著編譯者：李曄(等)著 頁數：247頁 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1665738 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書針對以灰數為建模對象的灰色預測模型，研究如何從模型結構層面入手對模型的建模範圍進行拓展，即區間灰數預測模型和三參數區間灰數預測模型的優化研究；針對以實數為建模對象的單變數灰色預測模型，研究如何構建基於數據特徵的灰色模型；針對實際生活中存在的受多因素影響的系統變數預測問題，現有多變數灰色預測模型的局限性，研究如何進一步實現模型優化。作者簡介 白雪 山西呂梁人，管理學碩士，畢業於河南農業大學，現為南京航空航天大學在讀博士生，曾參加過多項省級項目的立項與結項工作，並發表6篇論文，包括4篇SCI和2篇北大核心論文。目錄 前言1 緒論 1 1 研究背景 1 2 研究目的和意義 1 3 國內外研究現狀 1 3 1 區間灰數預測模型研究現狀 1 3 2 單變數灰色預測模型研究現狀 1 3 3 非線性灰色預測模型研究現狀 1 3 4 季節灰色模型的研究現狀 1 3 5 多變數灰色預測模型研究現狀 1 4 研究內容和技術路線 1 4 1 主要研究內容 1 4 2 研究框架 1 5 創新點 2 基礎理論知識 2 1 區間灰數相關知識 2 1 1 區間灰數 2 1 2 白化權函數 2 1 3 三參數區間灰數 2 1 4 可能度函數 2 2 遺傳演算法 2 2 1 遺傳演算法原理 2 2 2 遺傳演算法操作 2 2 3 遺傳演算法流程 2 3 本章小結 3 灰色預測模型經典方法 3 1 單變數灰色預測模型 3 1 1 GM(1，1)模型 3 1 2 DGM(1，1)模型 3 1 3 NGM(1，1)模型 3 1 4 NGM(1，1，k)模型 3 1 5 灰色Verhulst模型 3 2 非線性灰色預測模型 3 2 1 FGM(1，1)模型 3 2 2 NGBM(1，1)模型 3 2 3 GM(1，1，ta)模型 3 3 多變數灰色預測模型 3 3 1 GM(1，N)模型 3 3 2 DGM(1，N)模型 3 3 3 MGM(1，m)模型 3 4 模型評估標準 3 5 本章小結 4 區間灰數預測模型的優化研究 4 1 基於核和認知程度的區間灰數Verhulst模型 4 1 1 核序列Verhulst模型 4 1 2 認知程度序列Verhulst模型 4 1 3 基於核和認知程度的區間灰數Verhulst模型的構建 4 1 4 算例分析 4 2 考慮白化權函數的區間灰數模型 4 2 1 基於白部和灰部的DGM(1，1)模型的構建 4 2 2 基於核和面積的DGM(1，1)模型的構建 4 2 3 算例分析 4 3 初始條件優化的正態分布區間灰數NGM(1，1)模型 4 3 1 NGM(1，1)模型初始條件的優化分析 4 3 2 初始條件優化的正態分布區間灰數NGM(1，1)模型的構建 4 3 3 算例分析 4 4 基於區間灰數序列的NGM(1，1)直接預測模型(IGNGM(1，1)) 4 4 1 IGNGM(1，1)模型的構建及參數估計 4 4 2 IGNGM(1，1)模型的權重係數求解 4 4 3 IGNGM(1，1)模型的殘差序列優化 4 4 4 算例分析 4 5 新信息優先的無偏區間灰數預測模型 4 5 1 基於Cramer法則的參數估計 4 5 2 新信息優先的時間響應式推導 4 5 3 算例分析 4 6 本章小結 5 三參數區間灰數預測模型的優化研究 5 1 基於核和雙信息域的三參數區間灰數預測模型 5 1 1 核序列GM(1，1)模型 5 1 2 上、下信息域序列GM(1，1)模型 5 1 3 基於核和雙信息域的三參數區間灰數預測模型的構建 5 1 4 算例分析 5 2 基於可能度函數的三參數區間灰數預測模型 5 2 1 面積序列DGM(1，1)模型 5 2 2 幾何中心序列和核序列DGM(1，1)模型 5 2 3 基於可能度函數的三參數區間灰數預測模型的構建 5 2 4 算例分析 5 3 本章小結 6 FGM(1，1)模型的優化研究 6 1 分數階時滯多項式離散灰色模型(FTDP-DGM(1，1)) 6 1 1 FTDP-DGM(1，1)模型的構建與求解 6 1 2 FTDP-DGM(1，1)模型的參數估計 6 1 3 FTDP-DGM(1，1)模型的性質 6 1 4 案例分析 6 2 本章小結 7 NGBM(1，1)模型的優化研究 7 1 含虛擬變數的時滯灰色伯努利模型(DTD-NGBM(1，1)) 7 1 1 DTD-NGBM(1，1)模型的構建與求解 7 1 2 DTD-NGBM(1，1)模型參數估計 7 1 3 案例分析 7 2 含三角函數的灰色伯努利模型(SNGBM(1，1，sin)) 7 2 1 SNGBM(1，1，sin)模型的構建與求解 7 2 2 SNGBM(1，1，sin)模型的參數估計 7 2 3 案例分析 7 3 本章小結 8 GM(1，1，ta)模型的優化研究 8 1 含三角函數的時間冪次灰色模型(SGM(1，1，ta|sin)) 8 1 1 SGM(1，1，ta|sin)模型的構建與求解 8 1 2 SGM(1，1，ta|sin)模型的參數估計 8 1 3 案例分析 8 2 含延遲時間冪次項的離散灰色模型(TDDGM(1，1，ta)) 8 2 1 TDDGM(1，1，ta)模型的構建與求解 8 2 2 TDDGM(1，1，ta)模型的參數估計 8 2 3 案例分析 8 3 本章小結 9 GM(1，N)模型的優化研究 9 1 考慮未知因素作用的多變數灰色模型(GMU(1，N)) 9 1 1 GMU(1，N)模型的構建 9 1 2 GMU(1，N)模型的派生模型 9 1 3 GMU(1，N)模型的參數估計及求解 9 1 4 GMU(1，N)模型的性質 9 1 5 算例分析 9 2 優化的多變數灰色伯努利模型(ONGBM(1，N)) 9 2 1 ONGBM(1，N)模型的構建與求解 9 2 2 ONGBM(1，N)模型的參數估計 9 2 3 ONGBM(1，N)模型的性質 9 2 4 算例分析 9 3 本章小結 10 DGM(1，N)模型的優化研究 10 1 基於交互作用的非線性灰色模型(INDGM(1，N)) 10 1 1 INDGM(1，N)模型的構建與求解 10 1 2 INDGM(1，N)模型的參數估計 10 1 3 算例分析 10 2 含有時間多項式的多變數灰色模型(DGMTP 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
