化肥需要量灰色预测模型参数的四阶求法

针对文［１］化肥需要量灰色预测模型误差较大且预测结果与定性分析矛盾的问题，本文提出和应用了确定Ｖｅｒｈｕｌｓｔ模型参数的四阶方法，并重新合理配置建模数据而得一预测模型．计算表明新模型与实际值的拟合精度提高近十倍，而且预测结果与定性分析完全一致．     

浅析我国的人口发展过程

本文利用Ｍａｌｔｈｕｓ生物总数增长定律以及Ｖｅｒｈｕｌｓｔ生物总数增长统计筹算律［１］［２］，对我国人口的发展情况进行检验、分析和予测．     

Verhulst模型、微分模型及时滞模型的建模与经济预测应用

经济预测中常常会遇到外生变量的确定问题，由于累积误差和传递误差的存在而很困难，因而需要其它方法，为此我们引入Ｖｅｒｈｕｌｓｔ模型来描述经济过程的动态特征，并用阶数不超过３的微分模型发展了这一思想以便描述，同时具有趋势变动和周期性扰动的数据结构，这是一种非常普遍的情形．然后我们证明了微分模型与时滞模型是等价的，而后者的参数估计极为简单．     

GMANOVA—MANOVA模型中的两阶段抽样估计

对于ＧＭＡＮＯＶＡ－ＭＡＮＯＶＡ模型Ｙ＝Ｘ１Ｂ１Ｘ＇２＋ＺＢ２＋ε(1)Ｃｏｖ（Ｙ）＝∑　Ｉｎ．(2)本文通过两阶段抽样构造出了其均值参数矩阵Ｂ_１,Ｂ_２的一种估计Ｂ（_１Ｎ１）,Ｂ_（２Ｎ２）,使得这种估计在二次损失下,其风险小于任意预先给定的ε＞ ０,并且证明了这种估计的停时数（ｓｔｏｐ　ｎｕｍｂｅｒ）是渐近有效的（在Ｃｈｏｗ　ａｎｄ　 Ｒｏｂｂｉｎｓ　（１９６５）意义下）．     

红血球补充模型的全局吸引性

研究动物体内红血球补充模型 Ｎ（ｔ） ＝ ｒ（ｔ）（－ μ Ｎ（ｔ） ＋ ∑ｍｉ＝ ０ Ｐｉｅ－ ｒｉ Ｎ （ｔ－ τｉ） ）， ｔ ≥０其中 ｒ（ｔ） ∈ Ｃ（［０， ＋ ∞），（０， ＋ ∞））， Ｐｉ，ｒｉ，τｉ（ｉ＝ ０，１，…，ｍ － １） ∈［０， ＋ ∞）， Ｐｍ＞ ０，ｒｍ ＞ ０，τｍ ＞ ０，μ＞ ０，证明了如果 　　　　∫ｔｔ－ τｒ（ｓ）ｄｓ ≤ Ｂ，∫∞０ ｒ（ｓ）ｄｓ ＝ ＋ ∞．则方程的正平衡点是全局吸引子．     

第二代玉米螟灾变性长期预报模型及其应用

本文应用灰色系统灾变理论，对山东省荷泽地区１９７６～１９９２年第二代玉米螟虫株率构成的离散数列进行数据处理，用微分方程进行拟合，建立了第二代玉米螟虫株率的灰色系统ＧＭ（１，１）长期预报模型，为第二代玉米螟的研究和防治规划提供科学的决策依据     

On the Existence of Positive Solution for n OrderSingular Boundary Value Problems

§１．　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｅｘｉｓｔｅｎｃｅｆｏｒｔｈｅｂｏｕｎｄａｒｙｖａｌｕｅｐｒｏｂｌｅｍｓｈａｖｅｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙｓｔｕｄｉｅｄｒｅｃｅｎｔｌｙ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｗｉｌｌｄｉｓｃｕｓｓｔｈｅＢＶＰｏｆｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ：ｕ（ｎ）＋ａ（ｔ）ｆ（ｕ）＝０，０＜ｔ＜１，ｕ（ｋ）（０）＝０，０ｋｎ－２（１．１）ｕ（１）＝０，　ｗｈｅｒｅ（ｈ１）ａ：（０，１）→（０，∞）ｉｓａｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｆｕｎｃｔｉｏｎ．（ｈ２）ｆ：［０，∞）→［…     

HYBRID ALGEBRAIC MULTILEVEL PRECONDITIONING METHODS

ＨＹＢＲＩＤＡＬＧＥＢＲＡＩＣＭＵＬＴＩＬＥＶＥＬＰＲＥＣＯＮＤＩＴＩＯＮＩＮＧＭＥＴＨＯＤＳ￥ＢａｉＺｈｏｎｇｚｈｉ（白中治）（ＦｕｄａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，复旦大学，邮编：２００４３３）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｌａｓｓｏｆｈｙｂｒｉｄａｌｇｅｂｒ...     

有限局部环Z／p^kZ上辛几何中计数定理

本文计算了Ｎ（ｍ，ｓ；２ｖ）与ｎ（ｍ，ｓ，ｔ，ｒ１，…，ｒｔ；２ｖ）．并以推论形式得到Ｓｐ２ｖ（Ｚ／ｐｋＺ）的阶．Ｎ（ｍ，ｓ；２ｖ）表示环Ｚ／ｐｋＺ上２ｖ维向量空间Ｖ２ｖ（Ｚ／ｐｋＺ）上的指数为ｓ的ｍ维子空间的个数；ｎ（ｍ，ｓ，ｔ，ｒ１，…，ｒ１，２ｖ）是秩为ｍ，不变因子为（ｒ，ｓ，ｔ，ｒ１，ｒｔ）的ｍ×２ｖ矩阵的个数     

THE PERIODIC SOLUTIONS OF CERTAIN EQUATIONS WITH PERIODIC COEFFICIENTS

１ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＩｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｗｅｃｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｆｏｌｏｗｉｎｇｅｑｕａｔｉｏｎｓｗｉｔｈｐｅｒｉｏｄｉｃｃｏｅｆｉｃｉｅｎｔｓｘ＝Ａ（ｔ）ｘ２＋Ｂ（ｔ）ｘ＋Ｃ（ｔ），（１．１）ｘ＝－Ａ（ｔ）ｘ２＋Ｂ（ｔ）ｘ＋Ｃ（ｔ），（１...     

组合GM(1,1)幂模型及其应用

GM(1,1)幂模型是灰色Verhulst模型的推广.由于初始条件选取影响GM(1,1)幂模型的精度,将平均相对误差函数分别看成是幂指数、发展系数、灰作用量的函数,利用蚁群算法进行参数辨识,从而建立多个单项GM(1,1)幂模型.利用这些单项模型建立了线性组合GM(1,1)幂模型,组合权系数利用最大相对误差最小化原则采用粒子群算法确定.实例表明,组合GM(1,1)幂模型的建模精度高于传统GM(1,1)幂模型,同时也说明方法是有效的和可行的,具有重要的理论意义.     

高速公路交通事故灰色Verhulst预测模型

在分析我国高速公路交通事故历史数据的基础上,引入灰色Verhulst预测理论,建立了高速公路交通事故灰色Verhulst预测模型.通过对2000～2007年我国高速公路交通事故死亡人数进行实例分析,发现灰色Verhulst模型的预测精度高于GM(1,1)模型.结果表明,灰色Verhulst模型的预测结果较好的反映了高速公路交通事故的发展趋势,该模型用于高速公路交通事故预测是可行的.     

GM(1,1)模型参数的神经网络算法

GM(1,1)模型的实质是小样本、贫信息下的预测模型,其目的是得到误差尽可能小的预测值.在分析GM(1,1)模型建模机理的基础上,提出了GM(1,1)模型中参数a,b的一种新算法——神经网络算法.把神经网络中的BP算法应用于GM(1,1)模型的建模过程,实例表明可使预测精度得到提高.     

具有白指数律重合性的GM(1,1)模型

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 .     

灰色预测GM(1,1)模型的改进及应用

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.     

改进灰导数的GM(1,1)幂模型

为了提高灰色GM(1,1)幂模型的拟合精度,讨论了灰色GM(1,1)幂模型灰导数的白化问题.以白化微分方程为基础,利用梯形公式白化灰导数,得到了改进的GM(1,1)幂模型.实例分析结果表明改进的GM(1,1)幂模型具有更高的预测和拟合精度.     

改进的GM（1,1）幂模型及其参数优化

为了提高灰色GM（1,1）幂模型的拟合精度,对灰色GM（1,1）幂模型的背景值进行了改进,建立了一类改进GM（1,1）幂模型.利用粒子群优化算法给出了改进GM（1,1）幂模型的参数优化.实例分析结果表明基于粒子群算法的改进的GM（1,1）幂模型具有更高的预测和拟合精度.     

基于改进灰色GM(1,1)模型的新疆人口总量的分析与预测

利用Lagrange插值理论重构了GM(1,1)预测模型的背景值,以提高改进GM(1,1)模型的预测精度和实效性,进而利用该模型对新疆人口发展态势进行了科学分析与预测.     

累加生成的改进和GM(1,1,t)灰色模型

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.     

一类改进的灰色预测型线性规划

根据基于GM（1，1）模型的预测型线性规划思想方法，建立了中心逼近式GM（1，1）模型，从而给出对灰色预测型线性规划的改进。