【摘 要】
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当观测资料的数据量少,而又存在多个相互影响或关联的变量时,常用的灰色预测模型GM(1,1)不能全面考虑多个变量.本文采用自适应MGM(1,n)模型--多变量灰色预测模型,较好地解决
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当观测资料的数据量少,而又存在多个相互影响或关联的变量时,常用的灰色预测模型GM(1,1)不能全面考虑多个变量.本文采用自适应MGM(1,n)模型--多变量灰色预测模型,较好地解决了这一问题.MGM(1,n)模型是GM(1,1)模型在,n元多变量情况下的推广,其参数能够反映实际工程或社会系统中多个变量间的相互影响、相互制约的关系.内容包括:建模变量的选择,建立n元微分方程组,求解变量的时间响应函数和模型检验.通过对某土石坝观测资料的计算,表明这一方法是可行和有效的.对比其他几个模型.如GM(1,1)等,M
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