基于函数cot(x~α)变换及背景值优化的灰色建模

【摘要】：灰色模型的精度很大程度上取决于待建模序列的光滑度,满足级比条件是灰色建模的前提.针对因陡变而不满足灰色建模条件的离散序列x(k),从理论上证明了经f(x)=cot(xα)变换且在满足0.2125≤f(x)≤π/2的条件下,序列F(k)=f(x(k))能够满足非畸形灰色模型建模级比条件,对光滑度的改善程度较现有的其他变换更有效.根据非负序列的一次累加生成单调递增序列,提出一种背景值优化重构的方法,利用矩形面积加梯形面积之和,实现背景值重构时正负误差相抵消,使重构后的背景值更加趋近于真值,进一步提高了模型精度.提出基于函数cot(xα)变换及背景值优化的灰色建模步骤,通过实例验证了本方法的有效性.

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