声振论坛

 找回密码
 我要加入

QQ登录

只需一步,快速开始

查看: 8408|回复: 20

[其他相关] 灰色理论资料

[复制链接]
发表于 2005-7-28 15:11 | 显示全部楼层 |阅读模式

马上注册,结交更多好友,享用更多功能,让你轻松玩转社区。

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?我要加入

x
:@D
回复
分享到:

使用道具 举报

发表于 2005-7-29 08:17 | 显示全部楼层
灰色系统理论是邓聚龙教授在80年代初提出的,他的著作和论文甚多。早期的代表作是《灰色预测与决策》,近期的有《灰理论基础》。
灰色系统理论问世后,由于它涉及的数学理论较浅,所需数据量小,易学易用,应用范围广,因此很快形成了灰色预测热。这一热浪波及国民经济的许多领域,自然也包括股市。

灰色系统理论的模型有很多种,一般处理的只是常微分方程,表示为GM(N,H)模型。GM是灰色模型之意,N是微分方程阶数,H是变量数。最简单的就是单变量一阶GM(1,1)模型,一般所说的灰色预测,多数都是用此模型。
按照灰色系统理论的基本思想,原始数据序列中所含的随机波动,正是一种灰色信息。为了使灰变白,需对原始数据序列进行处理。这就要根据原始数据序列的特征,选用合适的生成因子。最简单的生成因子是1-AGO法(一次累加生成法)。
实际上,GM(1,1)模型和1-AGO生成法是有它的应用条件的。它要求原始数据序列是光滑的,至少应是准光滑的。一次累加生成后的数据序列是接近指数分布的,这从一阶常微分方程的解中就可看出。
GM(1,1)模型和1-AGO生成法既然有它的应用条件,对于不符合条件的数据序列,例如波动较大的数据序列,预测精度显然不会高。
当前,对GM(1,1)模型预测精度的改进方法研究已有不少,运用其它模型的也有不少。因此类专著和论文很多,只能选几篇作为代表。
最后要说明的是,我在这里对灰色预测作简单介绍,并上传一些论文资料,并不表示我对灰色预测有深入研究,也不表示我推荐这种预测方法。因为时间序列分析方法很多,它们各有其优缺点和适用条件。灰色预测所需数据量小,这既是优点,在许多情况下也是缺点。例如,股市数据序列一般较长,且常具混沌分形特征,数据序列往往有长程相关性。但灰色预测一般只取近期较少数据,反而舍去了一些有用信息。所以,灰色预测只是一种可用的方法之一。各种预测方法的比较,不在此帖讨论。
发表于 2005-7-30 08:52 | 显示全部楼层
灰色理论有两大原理
信息不完全原理和过程非唯一原理
谁给介绍一下,呵呵
 楼主| 发表于 2005-8-3 20:50 | 显示全部楼层
灰色理论有两大原理
信息不完全原理和过程非唯一原理
谁给介绍一下,呵呵

根据我个人的理解,我所说的信息不完全原理和过程非唯一原理是不是就是指的“灰性不灭原理”以及“解的非唯一性原理”。
“灰性不灭原理” 是指人类的认知是无穷尽的,所以确定认知是相对的,信息不完全、认知不确定 是绝对的。
“解的非唯一性原理”是指由于信息不完全、不确定,必然导致认知的非确定与非唯一。
发表于 2005-8-4 08:39 | 显示全部楼层
灰色理论不仅仅只有这两大原理吧
应该包括:
1.差异信息原理
2.解的非唯一性原理
3.最少信息原理
4.认知根据原理
5.新信息优先原理
6.灰性不灭原理
发表于 2006-3-22 09:01 | 显示全部楼层
对灰色理论一无所知,大家多多指教!谢谢
发表于 2006-4-2 08:43 | 显示全部楼层
不明白它与概率数学和模糊数学有何区别与联系??
发表于 2006-5-17 16:40 | 显示全部楼层
以前见别人用过,下下来学习学习
发表于 2006-7-19 11:10 | 显示全部楼层
我实在需要这些资料,谢谢
发表于 2006-7-22 16:34 | 显示全部楼层
谢谢了,看了长见识了,丰富了知识面。懂了点这方面的知识。支持一下。
发表于 2006-8-16 12:57 | 显示全部楼层
好难理解哦
发表于 2006-10-31 15:26 | 显示全部楼层
以前在做风险评估的时候听说过,但一直没有怎么了解,呵呵,谢谢分享
发表于 2007-12-11 10:16 | 显示全部楼层
很有用,那还有点资料,给推荐一下。我是初学者
发表于 2010-1-4 20:26 | 显示全部楼层
灰色系统、方法的论文还是很多的,博士、博后的论文都有。因其简单、易用,我也学了一下,总的感觉是局限性较大,用起来底气不足。也看过几篇对其理论、模型质疑的文章,似乎无任何回应。
发表于 2010-3-16 19:00 | 显示全部楼层

求教

小女正在用灰色关联度研究设备故障诊断,不知道实际中,这种方法运用的效果如何,高人指教一下哈
您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要加入

本版积分规则

QQ|小黑屋|Archiver|手机版|联系我们|声振论坛

GMT+8, 2024-11-15 07:12 , Processed in 0.072852 second(s), 18 queries , Gzip On.

Powered by Discuz! X3.4

Copyright © 2001-2021, Tencent Cloud.

快速回复 返回顶部 返回列表