【摘 要】
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针对传统GM(1,N)模型未考虑参数随时间变化的动态特征及未明确驱动因素作用机制的问题,首先引入线性时变参数以及驱动因素控制函数,构建基于驱动因素控制的线性时变参数DLDGM(1,N)模型,论证DGM(1,1)、NDGM(1,1)、TDGM(1,1)、DGM(1,N)、DCDGM(1,N)模型均是该模型在不同参数取值下的特殊形式;然后基于白化信息充分和匮乏的两种情况,给出驱动因素控制参数的识别方法;最后应用所提模型对河南省粮食产量进行预测,验证模型的有效性和实用性.
【机 构】
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河南农业大学信息与管理科学学院,河南郑州 450002
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针对传统GM(1,N)模型未考虑参数随时间变化的动态特征及未明确驱动因素作用机制的问题,首先引入线性时变参数以及驱动因素控制函数,构建基于驱动因素控制的线性时变参数DLDGM(1,N)模型,论证DGM(1,1)、NDGM(1,1)、TDGM(1,1)、DGM(1,N)、DCDGM(1,N)模型均是该模型在不同参数取值下的特殊形式;然后基于白化信息充分和匮乏的两种情况,给出驱动因素控制参数的识别方法;最后应用所提模型对河南省粮食产量进行预测,验证模型的有效性和实用性.
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