| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及存在的问题 | 第10-13页 |
| 1.2.1 灰色模型(GM) | 第10-12页 |
| 1.2.2 评估函数 | 第12页 |
| 1.2.3 智能优化算法 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容和章节安排 | 第13-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 预备知识 | 第16-22页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 经典灰色模型GM(1,1) | 第16-17页 |
| 2.3 分数阶累加算子 | 第17-19页 |
| 2.3.1 分数阶累加生成算子 | 第17-19页 |
| 2.3.2 分数阶累减生成算子 | 第19页 |
| 2.4 引力搜索算法(GSA) | 第19-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 分数阶累加模型稳定性 | 第22-34页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 GM(1,1)模型稳定性 | 第22-26页 |
| 3.3 分数阶累加模型稳定性 | 第26-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于引力搜索算法的分数阶滚动模型FAGM(1,1)估计 | 第34-50页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 GSA-FAGM(1,1,λ ) | 第34-41页 |
| 4.2.1 案例数据分析 | 第34-35页 |
| 4.2.2 GSA-GM(1,1,λ ) | 第35-37页 |
| 4.2.3 GSA-FAGM(1,1) | 第37-38页 |
| 4.2.4 GSA-FAGM(1,1,λ ) | 第38-41页 |
| 4.3 分数阶滚动 GSA-FAGM(1,1,λ ) | 第41-47页 |
| 4.3.1 滚动GM(1,1) | 第41-42页 |
| 4.3.2 分数阶滚动 GSA-FAGM(1,1) | 第42-43页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第43-47页 |
| 4.4 分数阶滚动 GSAPSO-FAGM(1,1,λ ) | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 基于引力搜索算法的分数阶变异时序回归 GSA-TSGM(1,1)模型估计 | 第50-57页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 变异时序回归TSGM(1,1)模型 | 第50-51页 |
| 5.3 分数阶变异时序回归 GSA-TSGM(1,1)模型 | 第51-52页 |
| 5.4 引力搜索算法优化 | 第52-54页 |
| 5.4.1 目标函数 | 第52-53页 |
| 5.4.2 引力搜索算法优化 | 第53-54页 |
| 5.5 实例分析 | 第54-56页 |
| 5.5.1 修正文献[40]的错误 | 第54页 |
| 5.5.2 模拟和预测 | 第54-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-60页 |
| 6.1 结论 | 第57-58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第65页 |
