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鉴于背景值是影响灰色建模精度的重要因素之一, 提出一种灰色Verhulst 模型中背景值的优化方法. 基于灰色Verhulst 模型时间响应式的Logistic 函数形式和背景值的几何意义, 利用积分中值定理研究背景值与发展系数之间的数量关系; 采用最小二乘法对新参数进行估计, 还原原始参数估计值, 使得优化的背景值模型同时具备无偏性和最小误差性. 案例分析表明, 背景值优化的模型改善了模拟精度,...
针对传统Verhulst 模型的建模对象仅局限于实数序列这一缺陷, 对Verhulst 模型进行了拓展. 首先, 对“灰 度不减”公理进行延伸, 得到了“信息域不减”的推论; 然后, 构建核序列的Verhulst 模型, 并以信息域不减推论为依 据、以核为中心推导区间灰数上(下) 界的时间响应式; 最后, 通过实例演示了模型的计算步骤. 所进行的研究对于丰 富和完善灰色预测模型理论体系、拓展...
The study of a two-species dynamics population model, which includes intraspecific competition to the Lotka-Volterra equation, is presented. Despite being simple, this model presents a very rich behav...
针对灰色Verhulst模型自身所固有的偏差, 提出了无偏灰色Verhulst模型.利用递推解法,给出两种初始条件下无偏灰色Verhulst模型的递推预测公式. 结果表明,无偏灰色Verhulst模型对传统灰色Verhulst模型预测公式所表达的S型曲线进行模拟和预测具有完全重合性,完全消除了灰色Verhulst模型自身固有的偏差,也避免了以往建模方法由差分方程向微分方程的跳跃导致的误差. 实...
估计灰色Verhulst 模型中的参数通常采用最小二乘准则,而在模型精度检验时又经常采用平均 相对误差. 本文主要在平均相对误差达到最小准则或最大相对误差达到最小准则下,阐明了Verhulst 模 型中参数估计问题可转化为线性规划问题,可以利用线性规划方法估计Verhulst 模型中的参数. 实际应 用表明本文的方法是可行的且有效的,比传统方法预测精度高.
We apply a functional-integral formalism for Markovian birth and death processes to determine asymptotic corrections to mean-field theory in the Malthus-Verhulst process (MVP). Expanding about the sta...

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