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在不确定信息广泛存在正态分布的背景下,首先结合正态分布的参数特征将区间灰数序列转化为实数序列,然后对实数序列分别建立NGM(1,1)模型,并基于信息充分利用原则及新信息优先原理对初始条件进行优化,最后反推区间灰数的上下界.算例分析表明所建模型具有有效性和实用性.
初始条件优化的正态分布区间灰数NGM(1,1)预测模型
【摘 要】
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在不确定信息广泛存在正态分布的背景下,首先结合正态分布的参数特征将区间灰数序列转化为实数序列,然后对实数序列分别建立NGM(1,1)模型,并基于信息充分利用原则及新信息优
【机 构】
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河南农业大学信息与管理科学学院
【出 处】
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河南科学
【发表日期】
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2021年3期
【基金项目】
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河南省软科学研究计划项目(182400410375),河南省高等学校重点科研项目(20A630015),河南省高等学校人文社会科学研究一般项目(2020-ZDJH-140)
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