灰色組合模型研究與應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文灰色組合模型研究與應(yīng)用姓名：仇芝申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：企業(yè)管理指導(dǎo)教師：黨耀國(guó)20060101南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文vAbstractThestudyofsocialeconomicsystemneedsthesupptoffecastingthey.Wecancreatethequantitaitivemodelwhichreflectsthelawofsystemdevelopmentthroug

2、htheanalysisofhisticaldatasothatwecansupplythepowerfultooltoanalyzesystemactersdevelopingtrend.Graymodelisatypicalmodeloftendentialanalytical.Itissuitabletothosefecastsinsocialeconomicsystemwhichhasmuchfactscomplexstruct

3、urelargeextenthighlayers.Thegraymodelalsohasparticularefficiencytobatetheunregulariyofdatediscoverthedevelopmentregulationofsystem.Ifwejointhegraymodelwithothermodelstoassaypredicttheabilityoffecastcanbeamplifiedthepreci

4、sionofpredictioncanbeimproved.Inthepastseveralyearsmanysavantsthinkmuchofgraycombinedmodelsomeoutcomesareachievedwhichshowsthatthegraycombinedmodelisavaluableproblem.Buttheresearchofgraycombinedmodelisstillnotperfectitis

5、necessarytoresearchwhichismeaningfultothedevelopmemtoffecastingthey.Thispaperpresentsthefollowinginnovation:1.Thispaperproposesthegrayindexmovingcombinedfecastmodelwhichcombinesthesingleindexmovingmethodwithgraydisasterp

6、redictionthey.Thejointmodelsolvestheproblemofdeviationlaginsingleindexmovingfecastingmethodinsomedegreepredictionaccuracyreliabilityisimproved.2.Inthefourthchapteofthispaperthecouplingfecastmodelofgraymultipleregressivea

7、nalysisisfounded.Theindependentvariablesofmultipleregressivemodelaredecidedbygraycrelationanalysiswhichmakemultipleregressivemodelmeunfeignedlyreflectthetruthoffuturepredictionaccuracyimproved.Onthisbasetheoptimalmultipl

8、eregressivemodelisgot.Thenthegraypredictionmethodisinfiltratedintotheoperationalprocessofoptimalmultipleregressivemodeltheadvantageofeachmethodisjoint.3.Thispaperalsopresentsthegrayartificialneuralwkcombinedmodelwhichcom

9、binesthegraymetabolicmodelwiththemodifiedartificialneuralwktheweightcoefficientofcombinedfecastingmethodisdecidedbyleastsquaresmethod.ThecombinedmethodisappliedtofecasttheelectricityconsumptioninJiangsuresultsarepresente

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