基于驱动因素控制的DFCGM(1,N)及其拓展模型构建与应用
Control and Decision（2018）
Abstract
针对一类驱动因素具有复杂变化特征的系统行为预测问题,将驱动因素序列对系统的作用函数引入经典GM(1,N)模型的灰色作用量,构建驱动因素控制的DFCGM(1,N)模型及其拓展模型,并探讨参数估计方法;从白化信息充分和匮乏两个角度,利用经验分析法和智能优化算法探索驱动因素控制参数的识别方法,并给出模型建模预测步骤;最后,通过对我国粮食产量进行预测,验证了模型的有效性和实用性,表明所提出模型能够有效解决多驱动因素影响的系统预测问题.
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