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针对一种拓展的灰色预测模型在参数辨识过程中是否出现病态问题,利用矩阵谱条件数测算该模型的病态程度,并总结出影响模型病态性的主要因素.研究结论认为,一般情形下该模型不存在严重病态性.最后通过一个实例表明,若原始数据数值较大,则利用数乘变换将数值变小后建模,可避免模型的精度因数据的微小误差而产生显著的扰动.