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1.
GM(1,1)改进模型及其应用   总被引:34,自引:1,他引:33  
根据 GM( 1 ,1 )灰色模型的指数特性 ,通过在区间上求积分给出了关于背景值的一个比较确切的计算公式 ,讨论了由此建立的 GM( 1 ,1 )改进模型的适用范围和预测精度 .结果表明改进模型比原 GM( 1 ,1 )模型适用性要强、模拟和预测精度要高 ,不仅适用于低增长序列、也适用于高增长序列 ,不仅适用于短期预测 ,同样也适用于中、长期预测  相似文献
2.
具有白指数律重合性的GM(1,1)模型   总被引:17,自引:2,他引:15  
通过分析 GM( 1 ,1 )建模机理 ,找出了 GM( 1 ,1 )模型不具有白指数律重合性的原因 ,并在此基础上 ,提出了建立 GM( 1 ,1 )模型的新方法 .新方法克服了原方法不具有白指数律重合性的缺陷 ,突破了 | a|较大时GM( 1 ,1 )模型不能应用的禁区 ,提高了建模的精度 .  相似文献
3.
用统计分析方法预测能源需求量   总被引:13,自引:2,他引:11  
本文建立了云南省能源消费量的主成份回归模型 ,并通过灰色系统理论中的GM (1,1)模型 ,得到了自变量的预测年度数据 ,从而对云南省 2 0 0 1年至 2 0 0 5年的能源需求量进行了预测  相似文献
4.
灰色预测GM(1,1)模型的一点改进   总被引:11,自引:0,他引:11  
讨论了灰色预测GM(1,1)模型理论上存在的一些问题,认为在解微分方程dXdt(1)+aX(1)=b进行预测公式推导时,把-X1(1)=X11作为已知条件来确定微分方程的解是不合理的,而应根据实际情况,不局限于{X(1)(k)}序列,直接从最后的平均相对误差ε-=n1∑k=n1ε(k)入手,将-ε看作是常数cm的函数,求出满足Min{-ε(cm)}的cm值即可,并在此基础上推导出cm的计算公式,形成新的灰色预测公式,从而进一步提高预测精度,最后经过实例验证新的预测公式的正确性及可行性.  相似文献
5.
湖北省经济—资源—环境协调发展研究   总被引:11,自引:0,他引:11  
根据湖北省近年来国民经济发展的有关数据,按照可持续发展的要求,供助主要成分分析法和灰色理论中GM(1,N)的建模方法,就实现湖北省经济、资源、环境之间协调发展的问题进行了研究。  相似文献
6.
非等间距组合灰色预测模型   总被引:6,自引:1,他引:5  
对于非等间距原始数据序列,根据灰色预测模型建模特点,提出了一类非等间距灰色组合预测方法,弥补了传统非等间距原始数据预测模型的不足,提高了灰色预测的精度.实例表明结果理想可靠,有较好的实际意义.  相似文献
7.
累加生成的改进和GM(1,1,t)灰色模型   总被引:5,自引:0,他引:5  
根据卷积变换可提高变换序列光滑度的特性和累加生成的机理,对灰色建模中的序列生成方式和GM(1,1)模型加以改进,用线性序列对建模序列作卷积变换,建立带线性时间项的灰色模型GM(1,1,t),实例计算结果表明GM(1,1,t)模型的模拟精度较GM(1,1)模型有较大提高且适用范围更广.  相似文献
8.
灰色预测GM(1,1)模型的改进及应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
应用自动寻优定权的方法和最小二乘法,研究了灰色系统理论中灰色预测GM(1,1)模型的预测公式的形成过程,发现灰色预测GM(1,1)模型在形成预测公式时对背景值和初始值的规定是不尽合理的,且现有的改进方法对灰色预测GM(1,1)模型的改进还不尽完善.为了提高灰色预测GM(1,1)模型的预测精度,提出并使用自动寻优定权对背景值进行选择,基于最小二乘法原理对灰色预测GM(1,1)模型的初始值进行改进.实例结果表明,提出的改进方法是有效和完善的,对灰色预测GM(1,1)模型的预测精度也有较大的提高.  相似文献
9.
灰色GM(1.1)模型适合少量数据的系统预测.当随时间序列的数据只有少量几个,无法采用统计和其他的预测方法时,它作为一种少数据的系统预测十分有效.将1999-2003年5年中的邯郸的城镇化水平作为灰色预测的原始数据,建立邯郸市城镇化水平灰色预测模型,并采用残差估计进行模型检验.成功地建立了邯郸市城镇化水平灰色预测模型.  相似文献
10.
基于蚁群算法的灰色组合预测模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
分别利用灰色GM(1,1)模型、GM(1,1)优化模型和新息GM(1,1)模型建立三个单项预测模型,进一步建立了组合灰色预测模型,组合模型的权系数利用蚁群算法确定.最后给出了一个我国人口数量组合预测模型,计算结果表明,基于蚁群算法的灰色组合预测模型的拟合和预测精度要优于传统组合预测模型.  相似文献
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