| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| ·本课题的研究意义 | 第14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·论文框架 | 第16-18页 |
| 第二章 改进的GM(1,1)模型及其应用 | 第18-41页 |
| ·序列光滑度 | 第18-19页 |
| ·提高光滑度的现有几种方法 | 第19-20页 |
| ·基于arc cot(.) 变换的GM(1,1)模型研究 | 第20-24页 |
| ·基于函数arc cot(.) 提高原始数据序列光滑度的原理 | 第20-22页 |
| ·基于函数arc cot(.) 消除离散序列剧烈变化的原理 | 第22-23页 |
| ·基于arc cot(.) 函数变换的GM(1,1)建模方法 | 第23-24页 |
| ·应用实例 | 第24-25页 |
| ·基于背景值数值优化解的非等间距GM(1,1)模型 | 第25-32页 |
| ·非等距序列GM(1,1)模型精度与背景值关系 | 第26-27页 |
| ·关于非等距序列GM(1,1)模型背景值重构的研究 | 第27-29页 |
| ·n 和 n_1 值的优化求解 | 第29-31页 |
| ·应用实例 | 第31-32页 |
| ·基于函数cot(.)α变换及背景值优化的灰色建模 | 第32-40页 |
| ·基于函数cot(.)α提高原始数据序列光滑度的原理 | 第33-35页 |
| ·基于函数cot(.)α消除离散序列剧烈变化的原理 | 第35-36页 |
| ·基于等间距GM(1,1)模型背景值的重构研究 | 第36-37页 |
| ·基于cot(.)α函数变换的GM(1,1)模型 | 第37-39页 |
| ·应用实例 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 改进的灰色Verhulst 模型及其应用 | 第41-53页 |
| ·基于背景值重构的非等间距灰色Verhulst 模型及其应用 | 第41-46页 |
| ·非等间距灰色Verhulst 模型的建立 | 第41-42页 |
| ·灰色Verhulst 模型背景值的重构 | 第42-45页 |
| ·应用实例 | 第45-46页 |
| ·灰色Verhulst 模型的改进及其应用 | 第46-52页 |
| ·灰色等间距Verhulst 模型的定义 | 第46-48页 |
| ·灰色Verhulst 模型背景值的重构 | 第48-50页 |
| ·灰色Verhulst 模型的参数估计 | 第50-51页 |
| ·应用实例 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 预测步长自调整的灰色模糊预测控制系统 | 第53-60页 |
| ·一种基于arc cot(.) 变换和预测步长自调整的灰色模糊预测控制 | 第53-59页 |
| ·预测步长自调整的灰色模糊预测控制系统 | 第53-54页 |
| ·自调整模糊控制器 | 第54-55页 |
| ·步长自调整模糊决策器 | 第55-56页 |
| ·改进的灰色GM(1,1)模型 | 第56-57页 |
| ·仿真 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于改进灰色预测模型的自整定PID控制器 | 第60-68页 |
| ·基于GM(1,1)灰色预测模型的自整定PID控制器 | 第60-66页 |
| ·过程描述 | 第60页 |
| ·改进的灰色预测模型 | 第60-62页 |
| ·自整定PID 控制器 | 第62-65页 |
| ·仿真研究 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的研究成果 | 第75页 |
