面向混频数据的时滞GM(1,N)模型

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采样频率不同、间距不等的混频数据背景下,考虑时滞是系统要素间因果作用的常见现象,提出含时滞参数的混频GM(1,N)建模方法.根据时滞特征不同,将模型划分为两类:同步推移型时滞GM(1,N)模型和累积型时滞GM(1,N)模型.同步推移型用于表征时滞长度固定但起始时间不确定、具有管道延迟性质的时滞关系.累积型用于表征时滞长度不确定、因果效应逐步叠加的时滞关系.将指数Almon函数作为时滞分布函数,该函数可完全由数据驱动生成递增、递减、S型、U型、钟型等多种形态,有助于挖掘混频数据中的时滞信息.数值分析的结果验证了模型的有效性.模型对于存在低频小样本数据的混频时滞系统具有很强的适用性.
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