驱动因素控制下的DFCGM(1,N)模型：粮食产量预测有效性研究

本文主要研究了一种针对系统行为预测问题的新方法，即驱动因素控制的DFCGM$(1,N)$模型及其拓展模型。DFCGM$(1,N)$模型是经典GM$(1,N)$模型的一种扩展，它考虑了驱动因素序列对系统动态行为的重要影响。模型的核心思想是将驱动因素的作用函数融入到灰色作用量中，这使得模型能够更好地捕捉到系统在多变量驱动因素下的复杂行为。 首先，作者介绍了模型构建的基础，即如何将复杂的驱动因素序列转化为影响系统行为的关键参数。他们通过灰色理论的框架，将这些驱动因素的动态关系纳入模型中，使得模型能够适应驱动因素的非线性、时变特性。参数估计是模型建立的关键环节，文中探讨了不同的方法，包括经验分析法和智能优化算法，以确保参数估计的准确性和鲁棒性。 接下来，论文着重讨论了驱动因素控制参数的识别策略。在白化信息充足和匮乏的情况下，这两种方法分别提供了不同的优化路径。白化信息充足时，经验分析法依赖于历史数据的统计特性来估计参数；而在信息不足的情况下，智能优化算法如遗传算法、粒子群优化等则通过全局搜索寻找最优解。 模型的建模和预测步骤是本文的核心部分，详细描述了如何根据输入的驱动因素序列和历史数据，通过DFCGM$(1,N)$模型进行预测，并对预测结果进行评估。该过程强调了模型在处理多驱动因素影响系统动态中的实用价值。 最后，作者通过实际应用，即对我国粮食产量的预测，验证了DFCGM$(1,N)$模型及其拓展模型的有效性和实用性。结果显示，模型能够准确预测粮食产量的变化趋势，证明了其在解决多因素影响的系统预测问题上的优势。 这篇文章提出了一个强大的工具，为处理具有复杂驱动因素变化的系统预测问题提供了新的解决方案，不仅适用于粮食产量这类关键领域，也具有广泛的理论和实践意义。通过深入研究和优化驱动因素控制，DFCGM$(1,N)$模型展示了在灰色预测领域中提升预测精度和适用性的潜力。