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基于离散指数函数优化GM(1,1)模型的再优化 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了基于离散指数函数优化的GM(1,1)模型虽然大幅度提高建模的精度,但在构造新背景值过程中仍存在误差的原因,并针对此原因提出了进一步优化此背景值的方法,从而再次提高了建模的精度.经过严格理论验证该模型具有白化指数重合性,所以既适合用于低增长指数序列建模,也适合用于高增长指数序列建模.同时通过大量的数据模拟,并与原GM(1,1)模型及其基于离散指数函数优化的模型对比,发现本文优化的GM(1,1)新模型有非常高的模拟精度和预测精度. 相似文献
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本文研究具有时间滞后和脉冲效应的切换区间细胞神经网络的鲁棒指数稳定性.利用M-矩阵的性质和平均驻留时间方法,研究了时滞切换脉冲神经网络在参数扰动和限制切换下的指数稳定性,并得到确保系统全局指数稳定的充分条件.得到的结论是显式结构,有利于实际工程应用. 相似文献
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