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1、西安理工大學碩士學位論文灰色預測模型的改進及其應用姓名:張軍申請學位級別:碩士專業(yè):應用數(shù)學指導教師:王秋萍20080301AbstractTitle:lMPROVEMENTOFGREYFORECASTlNGMODELANDn『SAPPLICAlTIONMajorAppliedmathematicsName:JunZhangSupervisor=AssociateprofQiupingWANGAbstractSignature:Sign
2、ature:GreyforecastingmodelisallimportantpartofgreysystemtheoryalsoisawidelyusedpredictionmethodinthepredictiontheoreyandapplicationTherefore,researchongreyforecastingmodelisofgreatsignificanceAtpresent,theproblemsofgreyf
3、orecastingmodelareasfollows:theimprovedmethodiscomplex,thescopeofapplicationisconfined,andforecastingprecisionisnothighAgainsttheseproblems,onthebasisofsummarizingtheexistingoutcomeofimprovedgreyforecastingmodel,thepaper
4、studyonimprovedgreyforecastingmodelusingfunctiontransformationandinversetransformationtheorygreysystemmodelingtheoryandgeneticalgorithmtheoryParticularlytheresearchonimprovinggreymodel’Sforecastingprecisionbyincreasingth
5、esmoothdegreeofmodelingdataseriesisgivenAndviabilityofimprovedmethodsisprovedandeffectivenessofimprovedmethodsistestedbypracticalexamplesTheprimaryresearchcontentandresultsareobtainedasfollowes:1Thesmoothdegreeofmodeling
6、dataseriesisoneoftheimportantfactorsthatimpactforecastingprecisionofgreymodelThus,onthebasisoftranslationtransformationandstretchingtransformation,thepaperpresentedalinearfunctiontransformationimprovedgreyforecastingmode
7、lwithparametersandprovedthattheimprovedmethodcanincreasethesmoothdegreeofmodelingdataseriesFinallynumericalexampleisgivenandfittedeffectandforecastingprecisionofimprovedmodelisanalysised2Inthepaperonthebasisoflogarithmfu
8、nctiontransformationandlinearfunctiontransformationcanincreasethesmoothdegreeofmodelingdataseries,logarithmfunction—linearfunctiontransformationimprovedgreyforecastingmodelwithparametersandlinearfunction—logarithmfunctio
9、ntransformationimprovedgreyforecastingmodelwithparametersaregivenIthasbeenprovedthatthetwotransformationmethodsCanincreasethesmoothdegreeofmodelingdataseriesThecalculationresultsofpracticalexampleshoweffectivenessofthetw
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