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灰色预测模型优化分析及其应用研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 引言第8-21页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-17页
        1.2.1 GM(1, 1)模型第9-12页
        1.2.2 基于振荡序列的GM(1, 1)模型第12-14页
        1.2.3 MGM(1, m)模型第14-17页
    1.3 存在的主要问题第17-18页
    1.4 主要研究内容及技术路线第18-19页
        1.4.1 主要研究内容第18页
        1.4.2 技术路线第18-19页
    1.5 论文的结构安排第19-21页
第2章 灰色系统与灰色预测模型理论第21-29页
    2.1 灰色系统理论第21-22页
    2.2 灰色预测模型第22-28页
        2.2.1 GM(1, 1)模型第22-25页
        2.2.2 MGM(1, m)模型第25-27页
        2.2.3 灰色预测模型的预测精度检验第27-28页
    2.3 本章小结第28-29页
第3章 MGM(1, m)模型的背景值优化方法及模型拓展研究第29-44页
    3.1 传统MGM(1, m)模型的背景值误差来源第29-30页
    3.2 传统MGM(1, m)模型预测公式存在的问题第30-31页
    3.3 当前背景值优化方法存在的问题第31页
    3.4 MGM(1, m)模型的背景值优化方法第31-34页
    3.5 利用优化的背景值构建OMGM(1, m)和OOMGM(1, m)模型第34-35页
        3.5.1 OMGM(1, m)模型的建模过程第34页
        3.5.2 OOMGM(1, m)模型的建模过程第34-35页
    3.6 实验分析第35-43页
        3.6.1 OMGM(1, m)模型第35-37页
        3.6.2 OOMGM(1, m)模型第37-43页
    3.7 本章小结第43-44页
第4章 时变云模型第44-56页
    4.1 云模型第44-47页
        4.1.1 云模型的数字特征第44-45页
        4.1.2 云发生器第45-47页
    4.2 时变云的定义及性质第47-48页
    4.3 时变云模型第48-53页
        4.3.1 时变云模型的建模过程第48页
        4.3.2 发展矩阵的计算第48-52页
        4.3.3 时变云模型的预测第52-53页
    4.4 实验分析第53-55页
    4.5 本章小结第55-56页
第5章 OMGM(1, m)模型的应用研究第56-64页
    5.1 应用背景及意义第56-57页
    5.2 应用实例第57-63页
    5.3 本章小结第63-64页
第6章 总结与展望第64-66页
    6.1 研究工作总结与创新第64-65页
    6.2 未来研究工作第65-66页
参考文献第66-72页
致谢第72-73页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第73页

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