| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| ·选题背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·研究现状 | 第12-18页 |
| ·经典预测方法 | 第12-14页 |
| ·常用聚类决策办法 | 第14-16页 |
| ·城市创新能力 | 第16-18页 |
| ·主要研究内容及技术路线 | 第18-20页 |
| ·研究内容 | 第18-19页 |
| ·技术路线 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 相关理论概述 | 第21-33页 |
| ·累加生成算子与累减生成算子 | 第21-22页 |
| ·GM(1,1)模型与DGM(1,1)模型 | 第22-25页 |
| ·GM(1,1)模型 | 第22-23页 |
| ·DGM(1,1)模型 | 第23-24页 |
| ·GM(1,1)与DGM(1,1)模型的关系 | 第24-25页 |
| ·GM(1,N)模型 | 第25-27页 |
| ·灰色白化权函数聚类决策模型 | 第27-30页 |
| ·灰色变权聚类决策模型 | 第27-29页 |
| ·灰色定权聚类决策模型 | 第29-30页 |
| ·特殊序列的数据预处理及其建模方法 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 递减序列的灰色GM(1,1)预测建模技术及应用 | 第33-41页 |
| ·以均值生成为背景值的GOM(1,1)模型 | 第33-34页 |
| ·考虑精度的反向始点零化GM(1,1)模型及其参数求解 | 第34-38页 |
| ·反向始点零化算子 | 第35-36页 |
| ·基于平移的反向始点零化算子GM(1,1)模型 | 第36-37页 |
| ·基于平均相对误差最小的三参数求解 | 第37-38页 |
| ·案例分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 时滞系统的灰色GM(1,N)建模技术及应用 | 第41-48页 |
| ·GM(1,N)模型 | 第41-42页 |
| ·基于灰色时滞关联度的GM(1, N,τ?) 模型 | 第42-44页 |
| ·基于相似性的灰色时滞关联度及性质 | 第42-43页 |
| ·GM(1, N,τ) 模型参数求解 | 第43-44页 |
| ·案例分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 多属性指标序列的灰色变权聚类建模技术及应用 | 第48-57页 |
| ·两篇文献的聚类问题分析 | 第48-49页 |
| ·延拓系数为α 的s子类白化权函数 | 第49-51页 |
| ·基于重构白化权函数的灰色变权聚类方法 | 第51-54页 |
| ·案例分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 基于MATLAB的灰色建模系统的完善与扩充 | 第57-65页 |
| ·灰色建模系统设计可行性分析 | 第57-58页 |
| ·灰色建模系统界面实现 | 第58-64页 |
| ·灰序列生成 | 第58-60页 |
| ·灰色关联分析 | 第60-61页 |
| ·灰色预测模型 | 第61-63页 |
| ·灰色聚类决策模型 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第七章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·研究总结 | 第65页 |
| ·研究展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 在学校期间的研究成果及发表的学术论文 | 第73页 |
