灰色理论在非平稳时序中的应用

最新推荐文章于 2025-10-11 12:58:51 发布
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这篇博客探讨了灰色理论如何在非平稳时间序列中用于预处理和建模。灰色理论，由刘聚龙教授提出，擅长处理小样本和不确定系统，特别是指数或类指数规律的对象。通过AGO处理，它可以提取并强化确定性信息，削弱随机性。GM(1,1)模型是其核心，包括叠加处理、近似估计和最小二乘解求解，用于提取指数趋势，残差数据则可用Arma模型进一步处理。" 126353012,11915645,SpringBoot2原理解析：Profile、starter与启动流程,"['Java', 'Spring Boot', '框架原理']

 

     灰色理论在非平稳时间序列中的应用，体现在对时序的预处理上。灰色理论是由我国学者刘聚龙教授提出的。它在处理小样本，贫信息不确定系统方面有突出作用。

 


 

     灰色理论善于处理具有指数或类指数规律的建模对象，得到的预测公式x(1)(t),x(0)(t) 具有指数项。利用这个特点，灰色理论（更确切的说是GM（1，1）模型）可以提取非平稳时间序列的指数趋势项。AGO（累加生成处理）是GM（1，1

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