改进的灰色模型相关论文
将GM（1，1）预测模型与广义回归神经网络结合起来，构建了一种新型串联灰色神经网络预测方法，有效地将灰色系统的贫乏数据建模和神经网络特......
图像的边缘是图像特征提取与分析理解的基础,其检测质量直接决定后期理解的效果。为了更有效地检测出图像边缘信息,提出了一种基于......
灰色系统理论成功地解决了许多信息不完全的预测问题，并得到了广泛的应用。灰色模型的建立，是以等时距原始数据作为前提条件的。由于......
在隧道工程建设中,需要对其进行规律的沉降监测。以沪昆高铁麻园里隧道的监测数据为例,介绍了灰色模型的基本理论,通过采用传统的G......
传统灰色模型GM（1,1）是一种有偏差的指数模型,具有所需数据少、预测精度高和无需先验信息等优点,但有时预测效果不佳。基于这种情况,......
针对自动测试系统ATS中测试仪器校准周期的确定问题,提出了改进的灰色GM（1,1）模型预测方法。首先从GM（1,1）模型出发对模型本身进行改进......
针对单一预测方法存在的不足,采用一种联合时间序列法和因果分析法的混合算法预测港口吞吐量.并以宿迁港吞吐量预测为例,对这种方......
文章利用主成分分析方法,提取出影响宿迁港口吞吐量的关键因子,在此基础上,提出了一种新的运量混合预测方法,即联合时间序列法和因......
针对灰色模型在数据序列无规律的风力发电量预测中精度不高的问题,通过对原始数据的平滑处理改进灰色模型,并将改进的灰色模型与BP......
