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改进的灰色预测模型及其在测绘数据处理中的应用

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第11-18页
    1.1 研究背景及意义第11页
    1.2 国内外研究进展第11-15页
        1.2.1 数据变换技术第12-13页
        1.2.2 模型参数估计方法的改进第13页
        1.2.3 初始条件改进第13-14页
        1.2.4 基于背景值优化第14页
        1.2.5 灰色GM(1,1)模型的拓展第14-15页
    1.3 研究目标第15页
    1.4 研究内容第15-18页
2 灰色预测模型初始条件求解的优化解法第18-26页
    2.1 以x~((1))(1)为初始条件的GM(1,1)建模第18-19页
    2.2 以x~((1))(n)为初始条件的GM(1,1)模型第19页
    2.3 以x~((1))(1)和x~((1))(n)加权组合为初始条件的GM(1,1)模型第19-20页
    2.4 以累加序列任意两点加权生成作为初始条件的GM(1,1)模型第20-21页
    2.5 直接求最优C值的GM(1,1)模型第21页
    2.6 算例分析第21-25页
        2.6.1 模拟算例一第21-23页
        2.6.2 实测算例二第23-25页
    2.7 本章小结第25-26页
3 非线性最小一乘灰色预测模型研究第26-33页
    3.1 最小二乘法参数估计第26页
    3.2 最小一乘非线性灰参数估计第26-28页
    3.3 算例分析第28-32页
        3.3.1 模拟算例第28-30页
        3.3.2 工程实例第30-32页
    3.4 本章小结第32-33页
4 粒子群算法优化灰色非线性模型第33-47页
    4.1 GM(1,1)缺陷分析和PGM(1,1)建模机理第33-36页
        4.1.1 GM(1,1)缺陷分析第33-34页
        4.1.2 PGM(1,1)模型的建立第34-36页
    4.2 基于粒子群算法的PSO-GM(1,1,N,p,ζ)第36-41页
        4.2.1 粒子群算法第36-37页
        4.2.2 粒子群算法参数分析第37页
        4.2.3 粒子群算法特点及流程第37-38页
        4.2.4 灰色非线性模型第38-40页
        4.2.5 粒子群和灰色非线性模型相结合的PSO-GM建模机理第40-41页
    4.3 优化模型的精度检验第41-42页
    4.4 算例分析第42-45页
    4.5 本章小结第45-47页
5 基于双变权缓冲GM(1,1)模型的构建第47-55页
    5.1 双变权缓冲GM(1,1)建模机理第47-49页
        5.1.1 变权缓冲算子数据预处理第47-48页
        5.1.2 双变权弱化缓冲GM(1,1)模型的建模过程第48-49页
    5.2 基于双变权缓冲GM(1,1)模型的北斗卫星钟差短期预报第49-51页
        5.2.1 北斗卫星星座概况及卫星钟差预报研究第49-50页
        5.2.2 钟差序列预处理第50-51页
    5.3 算例分析第51-54页
    5.4 本章小结第54-55页
6 遗传算法优化多变量灰色预测模型第55-65页
    6.1 传统MGM(1,n)模型的建立第55-57页
        6.1.1 MGM(1,n)模型变量之间的灰色关联分析第55-56页
        6.1.2 MGM(1,n)模型的建模过程第56-57页
    6.2 传统MGM(1,n)模型背景值误差分析第57-58页
    6.3 遗传算法优化MGM(1,n)模型第58-60页
        6.3.1 遗传算法基本原理第58-59页
        6.3.2 遗传算法优化多变量MGM(1,n)模型建模过程第59-60页
    6.4 算例分析第60-63页
        6.4.1 基坑围护桩监测案例第60-61页
        6.4.2 滑坡监测案例第61-63页
    6.5 本章小结第63-65页
7 总结与展望第65-67页
    7.1 总结第65页
    7.2 展望第65-67页
参考文献第67-71页
致谢第71-73页
攻读硕士学位期间发表的论文与主要学术活动第73页

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