改进的含时间幂次项灰色模型及建模机理
作者:
作者单位:

(1. 中国科学院合肥物质科学研究院强磁场科学中心,合肥230000;2. 中国科学技术大学研究生院科学岛分院,合肥230000)

作者简介:

吴紫恒(1988-), 男, 博士生, 从事机器学习的研究;吴仲城(1968-), 男, 教授,博士生导师, 从事人机自然交互等研究.

通讯作者:

E-mail: ziheng88@mail.ustc.edu.cn.

中图分类号:

N941.5

基金项目:

国家自然科学基金项目(61273323).


Improved grey forecasting model with time power and its modeling mechanism
Author:
Affiliation:

(1. High Magnetic Field Laboratory,Hefei Institutes of Phsical Science,Chinese Academy of Sciences,Hefei230000,China;2. Science Island Branch of Graduate School,University of Science and Technology of China,Hefei230000,China)

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    摘要:

    为提高灰色预测模型的预测精度,针对传统含时间幂次项灰色预测模型的局限性,根据实际应用的需要,提出一种改进的含时间幂次项灰色模型NGM(1,1,t^{\gamma

    Abstract:

    To improve the forecasting accuracy of grey forecasting model, in view of limitation of the traditional grey forecasting model with time power, this paper proposed an improved grey forecasting model NGM(1,1,t^{\gamma

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

吴紫恒,吴仲城,李芳,等.改进的含时间幂次项灰色模型及建模机理[J].控制与决策,2019,34(3):637-641

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  • 在线发布日期: 2019-03-04
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