区间灰数预测：新信息Verhulst直接模型的应用

"新信息Verhulst直接模型区间灰数预测" 本文主要探讨了灰色系统理论在区间灰数预测中的应用。传统的Verhulst模型主要用于处理实数序列的预测问题，但在面对区间灰数（即具有不确定性的数据）时，其预测能力显得不足。为了弥补这一缺陷，作者王健提出了一种新信息Verhulst直接模型，这是一种针对区间灰数序列的预测方法。 首先，文章介绍了直接建模的思想，这是一种简化建模过程的方法，旨在减少传统灰色预测模型中的累加生成和累减还原步骤，从而提高模型的精度和效率。新模型利用核序列和灰半径的概念，构建了一个能够处理区间灰数的预测框架。核序列代表数据的核心趋势，而灰半径则反映了数据的不确定性范围。 接着，通过核序列和灰半径，作者推导出了预测模型的区间灰数上下界的时间响应式。这个响应式能够给出预测值的可能范围，进一步体现了区间灰数预测模型的包容性和准确性。它不仅能够预测未来数值，还能提供数值可能变动的范围，这对于决策者来说具有很高的实用价值。 文章通过一个实际应用案例展示了新模型的有效性和实用性。通过对具体数据进行建模和预测，结果表明新信息Verhulst直接模型能够很好地适应区间灰数序列，拓宽了灰色预测模型的应用领域，证明了其在处理不确定性和复杂性较高的数据时具有较强的适应性。 灰色系统理论作为一种处理不完全信息系统的工具，在经济学、社会发展等多个领域都有广泛应用。然而，传统模型对区间灰数的处理能力有限，这限制了灰色预测模型的适用范围。因此，研究基于区间灰数序列的预测模型对于理论发展和实际应用都具有重要意义。王健的研究为此方向提供了新的思路和方法，对于灰色系统理论的理论体系和实践应用都具有一定的贡献。 新信息Verhulst直接模型为处理区间灰数预测问题提供了一个有效的解决方案，它通过创新的建模方式和对不确定性的量化处理，提升了灰色预测模型的预测质量和实用性。这一研究成果有望推动灰色系统理论在面对复杂和不确定数据时的进一步发展。