新型灰色Verhulst模型的参数特性及数乘变换影响

本文主要探讨了新型灰色Verhulst预测模型的参数特性。基于灰色Verhulst模型的传统建模原理，研究者在此基础上引入了对系统相关因素的考虑，以提高预测精度。模型的核心在于分析系统特征序列和相关因素序列通过数乘变换后的效应，这是对传统模型的一种创新。 首先，文章详细地阐述了新型灰色Verhulst模型的构建过程，强调了如何将系统特征序列与相关因素的有效结合，以反映现实环境中的复杂动态。数乘变换在这里起到了关键作用，它可能是对数据进行预处理或者特征提取的一种手段，有助于提升模型的适用性和准确性。 接着，作者对模型参数在数乘变换前后的变化进行了深入的量化分析。研究结果显示，新型灰色Verhulst模型的建模精度显著受到系统相关因素序列数乘变换的影响，这意味着模型性能会随着相关因素的处理方式而改变。相反，系统特征序列的数乘变换对模型精度的影响较小，这表明在构建过程中，更应侧重于处理与预测目标密切相关的因素。 此外，论文的实验部分展示了数乘变换在降低模型复杂性方面的优势。通过减少不必要的参数依赖和简化模型结构，新型灰色Verhulst模型能够在保持预测效果的同时，简化建模过程，提高了模型的实用性和易用性。 最后，论文总结了其核心发现：利用数乘变换可以有效地调整灰色Verhulst模型的参数特性，从而优化模型的预测性能，并且这种方法对于控制模型复杂度具有积极的作用。这对于实际应用中的系统预测问题具有重要的指导意义，特别是在需要考虑多种外部因素影响的情境下。 本文深入研究了新型灰色Verhulst模型的参数特性，揭示了数乘变换在模型构建中的关键作用，并提供了有效降低模型复杂性的策略。这些研究成果对于提升灰色预测模型在实际问题中的应用价值具有重要的理论支撑。