时变参数GM(1, 1) 幂模型在灰色预测中的应用研究

时变参数GM(1, 1) 幂模型及其应用 时变参数GM(1, 1) 幂模型是灰色系统理论中的一种重要模型，它通过引入多项式函数描述GM(1, 1) 幂模型的结构参数随时间的动态变化规律，从而提高了模型对原始数据的适应能力。该模型的提出主要是为了解决固定参数GM(1, 1) 幂模型在实践应用中的不足之处，例如固定参数GM(1, 1) 幂模型在处理非线性数据时的预测精度不高的问题。 时变参数GM(1, 1) 幂模型的优点在于它可以根据建模样本量的不同，分三种情形给出了模型的参数辨识算式，从而提高了模型的灵活性和适应性。此外，该模型还可以根据实际情况选择合适的参数优化方法，以取得更好的预测结果。 时变参数GM(1, 1) 幂模型的应用前景非常广阔，例如在经济预测、金融预测、交通预测等领域都可以应用该模型来提高预测精度。同时，该模型也可以应用于其他领域，例如环境监测、气候预测、社会网络分析等。 时变参数GM(1, 1) 幂模型的核心思想是将GM(1, 1) 幂模型的结构参数视为时间函数，然后使用多项式函数对其进行描述，从而获得时变参数GM(1, 1) 幂模型的参数辨识算式。该模型的参数辨识算式可以根据实际情况选择合适的参数优化方法，以取得更好的预测结果。 时变参数GM(1, 1) 幂模型的优点还在于它可以处理非线性数据，并且可以根据实际情况选择合适的参数优化方法，以取得更好的预测结果。此外，该模型还可以应用于其他领域，例如环境监测、气候预测、社会网络分析等。 时变参数GM(1, 1) 幂模型是一种具有广阔应用前景的模型，它可以提高灰色预测模型对原始数据的适应能力，并且可以应用于多个领域。