区间数序列的数学模型预测技术
出版时间:
2020-09
版次:
1
ISBN:
9787512141773
定价:
59.00
装帧:
其他
开本:
16开
纸张:
胶版纸
页数:
160页
字数:
224千字
5人买过
-
《区间数序列的数学模型预测技术》主要论述二元区间数序列和三元区间数序列的几种数学模型预测方法，内容主要有七个方面：基于序列转换的灰色模型；基于整体发展系数的灰色模型；区间预测的误差修正方法；矩阵型单变量灰色模型；矩阵型多变量灰色模型；自回归移动平均模型；线性回归模型 。 曾祥艳，桂林电子科技大学数学与计算科学学院，副教授，硕士生导师 目 录
第1章区间数序列研究概况1
第2章GM(1,1)与累积法5
2.1GM(1,1)的建模机理5
2.2累积法7
2.2.1累积和的定义及计算通式8
2.2.2基于累积法的参数估计过程9
2.2.3累积法的性质分析10
2.2.4累积法的几何意义11
第3章基于序列转换的GM(1,1)13
3.1区间数序列的转换13
3.1.1二元区间数序列13
3.1.2三元区间数序列13
3.2累积法GM(1,1)14
3.2.1建模原理14
3.2.2实例分析17
第4章基于序列转换的新陈代谢GM(0,N)21
4.1新陈代谢GM(0,N)21
4.2灰色关联度分析22
4.3黄金价格的区间预测23
4.4铁路客运量的区间预测29
4.5邮政业务量的区间预测31
第5章基于序列转换的ARMA模型35
5.1ARMA模型35
5.2基于序列转换的区间数序列预测过程37
5.3实例分析38
第6章基于序列转换的支持向量机预测方法43
6.1支持向量机回归理论43
6.2核函数46
6.3区间数序列的转换过程48
6.4实例分析48
第7章基于整体发展系数的区间数GM(1,1)51
7.1BIGM(1,1)建模过程51
7.1.1整体发展系数的确定51
7.1.2灰作用量的确定53
7.1.3预测公式54
7.2BIGM(1,1)的应用实例56
7.3TIGM(1,1)建模过程58
7.3.1整体发展系数的确定58
7.3.2灰作用量的确定60
7.4TIGM(1,1)的应用实例61
第8章BIGM(1,1)和TIGM(1,1)修正64
8.1GM(1,1)的建模条件64
8.2基于马尔可夫预测的修正过程65
8.3马尔可夫修正的应用实例68
8.4基于人工神经网络和支持向量机的修正过程75
8.5人工神经网络和支持向量机修正的应用实例77
第9章基于整体发展系数的区间数多变量灰色模型82
9.1经典GM(1,N)和GM(0,N)的模型方程82
9.2区间数GM(1,N)83
9.3TIGM(1,N)的预测公式85
9.4参数估计86
9.5全国发电量的区间预测89
9.6消费者价格指数的区间预测91
9.7区间数GM(0,N)93
9.8马尔可夫修正过程95
9.9社会消费品零售总额预测96
第10章矩阵型GM(1,1)99
10.1面向二元区间数的矩阵型GM(1,1)99
10.2背景值改造101
10.3矩阵型原始差分GM(1,1)和离散GM(1,1)103
10.4四模型的统一预测公式105
10.5面向三元区间数的矩阵型GM(1,1)107
10.6应用实例108\
10.7结果分析112
第11章矩阵型多变量灰色模型114
11.1区间数灰色关联度114
11.2矩阵型GM(1,N)115
11.3矩阵型GM(0,N)118
11.4MINGM(1,N)实例分析119
11.5MINGM(0,N)实例分析120
第12章向量自回归和多元线性回归联合模型126
12.1面向区间数序列的向量自回归模型126
12.2面向区间数序列的向量多元线性回归模型129
12.3联合模型132
12.4浙江省工业用电量的区间预测133
12.5全国用电量的区间预测138
参考文献145
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内容简介:
《区间数序列的数学模型预测技术》主要论述二元区间数序列和三元区间数序列的几种数学模型预测方法，内容主要有七个方面：基于序列转换的灰色模型；基于整体发展系数的灰色模型；区间预测的误差修正方法；矩阵型单变量灰色模型；矩阵型多变量灰色模型；自回归移动平均模型；线性回归模型 。
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作者简介:
曾祥艳，桂林电子科技大学数学与计算科学学院，副教授，硕士生导师
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目录:
目 录
第1章区间数序列研究概况1
第2章GM(1,1)与累积法5
2.1GM(1,1)的建模机理5
2.2累积法7
2.2.1累积和的定义及计算通式8
2.2.2基于累积法的参数估计过程9
2.2.3累积法的性质分析10
2.2.4累积法的几何意义11
第3章基于序列转换的GM(1,1)13
3.1区间数序列的转换13
3.1.1二元区间数序列13
3.1.2三元区间数序列13
3.2累积法GM(1,1)14
3.2.1建模原理14
3.2.2实例分析17
第4章基于序列转换的新陈代谢GM(0,N)21
4.1新陈代谢GM(0,N)21
4.2灰色关联度分析22
4.3黄金价格的区间预测23
4.4铁路客运量的区间预测29
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第5章基于序列转换的ARMA模型35
5.1ARMA模型35
5.2基于序列转换的区间数序列预测过程37
5.3实例分析38
第6章基于序列转换的支持向量机预测方法43
6.1支持向量机回归理论43
6.2核函数46
6.3区间数序列的转换过程48
6.4实例分析48
第7章基于整体发展系数的区间数GM(1,1)51
7.1BIGM(1,1)建模过程51
7.1.1整体发展系数的确定51
7.1.2灰作用量的确定53
7.1.3预测公式54
7.2BIGM(1,1)的应用实例56
7.3TIGM(1,1)建模过程58
7.3.1整体发展系数的确定58
7.3.2灰作用量的确定60
7.4TIGM(1,1)的应用实例61
第8章BIGM(1,1)和TIGM(1,1)修正64
8.1GM(1,1)的建模条件64
8.2基于马尔可夫预测的修正过程65
8.3马尔可夫修正的应用实例68
8.4基于人工神经网络和支持向量机的修正过程75
8.5人工神经网络和支持向量机修正的应用实例77
第9章基于整体发展系数的区间数多变量灰色模型82
9.1经典GM(1,N)和GM(0,N)的模型方程82
9.2区间数GM(1,N)83
9.3TIGM(1,N)的预测公式85
9.4参数估计86
9.5全国发电量的区间预测89
9.6消费者价格指数的区间预测91
9.7区间数GM(0,N)93
9.8马尔可夫修正过程95
9.9社会消费品零售总额预测96
第10章矩阵型GM(1,1)99
10.1面向二元区间数的矩阵型GM(1,1)99
10.2背景值改造101
10.3矩阵型原始差分GM(1,1)和离散GM(1,1)103
10.4四模型的统一预测公式105
10.5面向三元区间数的矩阵型GM(1,1)107
10.6应用实例108\
10.7结果分析112
第11章矩阵型多变量灰色模型114
11.1区间数灰色关联度114
11.2矩阵型GM(1,N)115
11.3矩阵型GM(0,N)118
11.4MINGM(1,N)实例分析119
11.5MINGM(0,N)实例分析120
第12章向量自回归和多元线性回归联合模型126
12.1面向区间数序列的向量自回归模型126
12.2面向区间数序列的向量多元线性回归模型129
12.3联合模型132
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