「 数学模型 」“灰色模型的研究步骤及五步建模思想”讲解

博客介绍了灰色系统理论,着重于系统内部信息研究。阐述了灰色模块预测的研究步骤,包括信息收集、建模、检验分析等,还指出部分研究员易犯的错误。同时说明了建模思想,涵盖语言、网络、量化、动态和优化模型。

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一、前言

        控制论中的“黑箱模型”,认为系统内部是不可知的,进而测试多组输入输出,通过调节参数来估计出系统内部情况。灰色系统理论着重于系统内部(结构、参数、总体特征)信息的研究,尽可能地发挥已知信息的作用。

二、灰色模块预测的研究步骤:

  • 典型模块(典型曲线)的信息收集;
  • 对原始白色信息进行典型曲线建模;
  • 对原始白色信息和典型曲线拟合信息进行精读检验和关联分析;
  • 选定典型拟合曲线;
  • 确定上下届灰模块;
  • 预测。

        有些研究员得到数据后,直接进入第四步骤做拟合曲线,得出结论不正确时,便认为模型错误。这时,不应过早下结论,还有一种可能是:前三步中模型选择错误。

三、建模思想

  1. 语言模型:思想开发(解决什么问题);
  2. 网络模型:因素分析;

  3. 量化模型:量化;
  4. 动态模型:动态拟合GM(n,h);

  5. 优化模型:优化。

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