【摘 要】
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针对传统的多变量灰色预测模型仅适用于实数序列的问题,对多变量在区间灰数序列的情形下进行建模.以核和灰度两个维度为基础,分别建立核序列和灰度序列的MGM(1,m)模型,通过核
【机 构】
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南京信息工程大学数学与统计学院; 南京信息工程大学中国制造业发展研究院; 南京信息工程大学管理工程学院; 重庆工商大学商务策划学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(71701105,41505118,71171116);国家社会科学基金重大项目(17ZDA092);教育部人文社科青年基金项目(17YJC630182,17YJC630123);江苏省高校自然科学研究面上项目(15KJB120008);国家社科基金项目(15BTJ019);中国制造业发展研究院2014年度开放课题(SK20140090-13);中国博士后基金面上项目(201
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针对传统的多变量灰色预测模型仅适用于实数序列的问题,对多变量在区间灰数序列的情形下进行建模.以核和灰度两个维度为基础,分别建立核序列和灰度序列的MGM(1,m)模型,通过核和灰度的模拟预测值还原计算得到多变量中各个变量对应的灰数序列的上界和下界,从而构建基于区间灰数序列的MGM(1,m)模型.最后,将提出的灰色多变量模型应用于雾霾的判别因素能见度和相对湿度,建立基于区间灰数序列的MGM(1,2)模型,对区间灰数序列的模拟预测取得了较好的效果,结果表明提出的基于核和灰度的灰色多变量预测模型具有可行性和实用性.
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