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GM(1,1)模型的优化研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-14页
   ·研究本课题的目的和意义第10页
   ·国内外研究现状第10-13页
     ·原始数据序列的优化第10-11页
     ·背景值的优化第11-12页
     ·参数求解方法的优化第12-13页
   ·论文的主要研究内容第13-14页
第2章 灰色系统 GM(1,1)模型第14-23页
   ·五步建模思想第14-16页
   ·GM(1,1)模型的建立第16-18页
     ·累加生成算子与累减生成算子第16-17页
     ·建立 GM(1,1)模型的基本步骤第17-18页
   ·GM(1,1)模型的精度检验方法第18-21页
     ·残差检验第18-20页
     ·关联度检验第20页
     ·后验差检验第20-21页
   ·GM(1,1)模型的适用范围第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第3章 灰色系统模型的优化方法研究第23-34页
   ·GM(1,1)模型背景值的优化第23-28页
     ·GM(1,1)模型背景值的优化第23-27页
     ·数据模拟精度比较第27-28页
   ·GOM(1,1)模型的优化第28-33页
     ·反向累加生成及 GOM(1,1)模型的建模机理第28-29页
     ·GOM(1,1)模型的优化第29-32页
     ·数据模拟精度比较第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第4章 灰色 Verhulst 模型的参数估计研究第34-41页
   ·灰色 Verhulst 模型的定义第34-35页
   ·灰色 Verhulst 模型的初值优化第35-39页
   ·应用实例第39-40页
   ·本章小结第40-41页
第5章 幂模型的研究第41-48页
   ·GM(1,1)幂模型的定义第41-43页
   ·GM(1,1)幂模型初始条件的组合优化第43-45页
   ·模型检验第45页
   ·优化幂模型在我国高中升学率预测中的应用第45-47页
   ·本章小结第47-48页
结论第48-49页
参考文献第49-52页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第52-53页
致谢第53-54页
作者简介第54页

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