| | | 灰色預測理論及其應用 | 該商品所屬分類:圖書 -> 科技 | 【市場價】 | 596-864元 | 【優惠價】 | 373-540元 | 【作者】 | 曾波李樹良孟偉 | 【出版社】 | 科學出版社 | 【ISBN】 | 9787030648204 | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品 一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品 一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品 一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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出版社:科學出版社 ISBN:9787030648204 商品編碼:69805356919 品牌:文軒 出版時間:2020-04-01 代碼:78 作者:曾波,李樹良,孟偉
"![](http://img14.360buyimg.com/cms/jfs/t1/203358/9/26405/134589/62f4a34cEcdefae53/84e082ed3b03dbc0.jpg) 作 者:曾波,李樹良,孟偉 著 定 價:78 出 版 社:科學出版社 出版日期:2020年04月01日 頁 數:177 裝 幀:平裝 ISBN:9787030648204 ●序一 序二 前言 第1章灰色繫統理論基本概念1 1.1灰色繫統理論的產生與發展1 1.2灰色繫統與灰數3 1.3灰數的灰度與核5 1.3.1可能度函數5 1.3.2灰數的灰度6 1.3.3灰數的核10 1.4灰色預測模型概述14 1.5本章小結16 第2章灰色數據預處理18 2.1灰色累加生成算子與灰色累減生成算子18 2.2灰色弱化與強化緩衝算子24 2.3灰色平滑算子30 2.4本章小結33 第3章齊次指數序列灰色預測模型34 3.1單變量灰色預測模型概述34 3.2GM(1,1)模型建模機理與模型推導35 3.3GM(1,1)模型性能檢驗方法37 3.4模型應用:高速公路經濟效益後評價39 3.4.1研究背景39 3.4.2高速公路經濟效益後評價模型的建模步驟40 3.4.3應用舉例41 3.5本章小結46 第4章非齊次指數序列灰色預測模型48 4.1三參數離散灰色預測模型48 4.1.1三參數離散灰色預測模型的基本形式49 4.1.2三參數離散灰色預測模型的參數估計49 4.1.3三參數離散灰色預測模型的時間響應函數51 4.2三參數白化灰色預測模型53 4.2.1TWGM(1,1)模型的白化方程與基本形式54 4.2.2TWGM(1,1)模型的參數估計與時間響應函數55 4.2.3TWGM(1,1)模型的建模步驟57 4.3模型性能比較分析58 4.3.1齊次指數序列58 4.3.2非齊次指數序列59 4.3.3近似非齊次指數序列60 4.3.4線性函數序列61 4.3.5隨機數序列62 4.4模型應用:中國天然氣需求量預測64 4.4.1中國天然氣消費現狀與數據特征64 4.4.2中國天然氣需求預測模型65 4.5本章小結71 第5章飽和狀S形序列灰色預測模型72 5.1傳統灰色Verhulst模型72 5.2新型灰色Verhulst模型73 5.3模型應用:中國致密氣產量預測78 5.3.1中國致密氣研究背景78 5.3.2中國致密氣產量數據特征分析79 5.3.3應用NVerhulst模型預測中國致密氣產量80 5.4本章小結88 第6章多變量灰色預測模型89 6.1傳統多變量灰色預測模型89 6.1.1傳統多變量灰色預測模型的基本定義89 6.1.2傳統多變量灰色預測模型的參數估計與時間響應式90 6.1.3傳統多變量灰色預測模型的三大缺陷91 6.2多變量灰色預測模型結構優化92 6.2.1NSGM(1,N)模型的定義92 6.2.2NSGM(1,N)模型的參數估計93 6.2.3NSGM(1,N)模型的時間響應式與累減生成式95 6.2.4NSGM(1,N)模型的性質99 6.2.5NSGM(1,N)模型的建模步驟100 6.3模型應用:混凝土抗彎強度預測102 6.3.1背景介紹102 6.3.2試驗數據采集102 6.3.3NSGM(1,2)模型的構建103 6.4本章小結106 第7章特殊序列灰色預測模型108 7.1基於灰數帶及灰數層的區間灰數預測模型108 7.1.1構建區間灰數預測模型所面臨的問題108 7.1.2面積序列與坐標序列109 7.1.3區間灰數預測模型的構建113 7.2基於核和灰度的灰色異構數據預測模型114 7.2.1灰色異構數據的概念與灰度不減公理115 7.2.2灰色異構數據的公有屬性:核與灰度115 7.2.3灰色異構數據預測模型的構建116 7.3基於平滑算子的小數據波動序列灰色預測模型117 7.3.1波動序列與平滑算子117 7.3.2波動序列灰色預測模型的構建119 7.4基於包絡線的小數據振蕩序列區間預測模型121 7.4.1振蕩序列及其區間拓展121 7.4.2振蕩序列的區間預測建模123 7.4.3振蕩序列區間預測模型的建模步驟126 7.5模型應用:北京市SO2濃度的區間預測126 7.5.1北京市SO2濃度數據特征127 7.5.2北京市SO2濃度數據區間預測建模127 7.6本章小結131 第8章灰色預測模型優化方法132 8.1灰色預測模型初始值優化方法132 8.2灰色預測模型背景值優化方法134 8.3灰色預測模型累加階數優化方法139 8.3.1Gamma函數139 8.3.2分數階累加生成序列與累減生成序列140 8.3.3分數階三參數離散灰色預測模型141 8.4應用舉例:北京市生活能源消費總量預測143 8.4.1數據分組143 8.4.2累加階數優化與序列數據生成143 8.4.3矩陣構造與參數計算144 8.4.4模型構造與數據計算144 8.5本章小結146 第9章灰色預測模型的MATLAB程序實現147 9.1灰色繫統軟件發展歷史147 9.2本書MATLAB程序特點148 9.3MATLAB程序應用:中國糧食產量預測149 9.4本章小結153 參考文獻154 後記176 彩圖 本書以建模對像為主線,以經典灰色預測模型為基礎,以該領域近年來的研究成果為重點,介紹各類灰色預測模型的適用對像、建模機理、參數估計、時間響應式及模型應用等內容。本書為每個章節設計了應用案例,通過真實案例詳細介紹了實際預測問題的研究背景與建模過程。本書內容精煉、深人淺出、注重方法、講清案例,可作為高等院校本科生和低年級研究生的專業教材,也可作為政府部門及企事業單位科技工作者的參考書,還可作為具有一定基礎的初學者了解和學習灰色預測模型的人門教材。 ![](https://img10.360buyimg.com/imgzone/jfs/t1/147514/7/5440/73116/5f34a3beE3ba58783/f5b2391383f5625c.jpg)
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