时序系数GM(1,1)模型及其应用

基于GM(1,1)模型误差产生的原因分析,提出了用时序系数对等间距时序进行修正,建立时序系数GM(1,1)模型,克服了时序残差模型求得的时序残差序列可能不满足非负性的缺点,简化了建摸过程。通过实例分析表明,时序系数GM(1,1)模型适应于有较大波动的原始数据序列的分析建模,实例验证表明了所建模型的实用性与可靠性。     

基于斜率判断的灰色周期关联度研究

灰色关联模型从统计序列几何形状的相似程序来判断其紧密程度,传统的灰色关联模型从统计序列的面积、斜率、变化速率等角度来度算其关联程度,这些关联模型受到统计序列横纵坐标(周期和振幅)的双重影响,这在分析统计序列间的单个因素(本文研究仅受周期影响)间的关系时会产生其它因素的干扰。针对这一缺陷,作者根据两条曲线的曲折情况,通过计算各折线的斜率判断曲线的波动周期,提出基于斜率判断的灰色周期关联度。该方法计算简单、判断直观,既可以有效解决上述文献中的问题,又具有传统灰色关联度良好的性质,并通过实例验证该方法的实用性。