改进三角模糊数灰模型在变形监测中的应用

发布时间：2024-02-23 19:34

　　灰色系统理论是一种研究少数据、先验信息贫乏问题的预测方法。目前以GM(1,1)模型为代表的灰色预测模型只适用于精确序列,但变形监测数据往往存在模糊性和关联性,这种关联性对结果的影响可大可小。传统三角模糊数GM(1,1)模型,简称TFGM(1,1)模型,把数据的模糊性融入模型,扩大了灰模型的应用范围,但上述模型没有考虑数据的关联性和整体性。在此基础上,给出一种改进TFGM(1,1)模型,该模型对发展系数做了权重比处理。结合传统TFGM(1,1)模型,给出了改进TFGM(1,1)模型的建立以及预测过程。实例验证表明,考虑数据之间相关性后的改进TFGM(1,1)模型的拟合与预测精度优于传统TFGM(1,1)模型。

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
0 引言
1 改进TFGM (1, 1) 建模
    1.1 GM (1, 1) 模型的建模条件
    1.2 改进TFGM (1, 1) 建模
    1.3 改进模型精度评定
2 实例分析
3 结语



本文编号：3907863