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多变量灰色MGM(1,m)模型作为灰色系统理论经典的预测模型之一,一直以来备受学者关注,被广泛地应用于诸多领域。本文在已有的MGM(1,m)模型研究基础上,分别对模型的计算方法和适用范围提出改进,进一步提高了模型的准确性和实用性。本文的具体研究内容可概括如下:首先,针对多变量灰色MGM(1,m)模型在建立时,各系统因素之间需要存在较强的相关性,这使得模型在离散化后,运用普通最小二乘法进行参数求解时,协方差矩阵可能因接近奇异导致模型的参数辨识出现病态特征。本文的第一部分研究由此引入带有惩罚项约束的最小