1) time series GM(1,1)model
时间序列GM(1,1)模型
2) equal time-interval model GM(1,1)
等时距GM(1,1)模型
4) GM(1,1) model
GM(1,1)模型
1.
Improved GM(1,1) Model and Its Application
改进的GM(1,1)模型及其应用
2.
New type of data transformation and its application in GM(1,1) model
一种新型数据变换技术及其在GM(1,1)模型中的应用
3.
The application of Gray GM(1,1) model and Verhulst model in the forecast of farmland in the karst area——A case in Bijie ecological experimental area
灰色GM(1,1)模型和Verhulst模型在喀斯特地区耕地预测中的应用——以毕节生态试验区为例
5) GM(1,1)model
GM(1,1)模型
1.
31%,with obviously high accuracy of prediction than GM(1,1)model.
在此基础上,运用灰色系统理论建立灰色不等维递补GM(1,h)模型对6个站的年ET0进行了模拟预测,并与灰色GM(1,1)模型进行了比较。
2.
Finally,the investment of 32 Hdesigned projects is estimated by GM(1,1)model in grey foresting method.
其原理是:首先选取典型工程建立特征元素的隶属函数,其次采用判断矩阵法确定各特征元素的权重,并通过计算典型工程与拟建工程的贴近度选出相似工程,最后运用灰色预测理论的GM(1,1)模型对拟建工程的投资进行估算。
3.
GM(1,1)model is amended by season exponent and is applied to forecast air quality in Zhengzhou,the application examples show the effectiveness in the time series prediction with a seasonal change.
在GM(1,1)模型基础上建立季节指数修正GM(1,1)模型,并应用到郑州市空气质量预测中,应用实例表明,该模型对含有季节变动因素的时间序列的预测,具有较好的效果。
6) GM(1,1)
GM(1,1)模型
1.
A Demand Forecasting Model for the Civilian Vehicle of Henan Based on GM(1,1)Model
基于GM(1,1)模型的河南省民用汽车需求预测模型
2.
Then coastline change forecast model established series GM(1,1) models based on vector coastline data,origin and accuracy value which were input by user,and forecast coastline can be achieved by connecting a series forecast points smoothly.
以海岸线遥感影像为数据,通过八邻域法海岸线边缘提取及矢量化、海岸线相关因子计算两个功能模块的处理,基于GM(1,1)模型的海岸线变化趋势预测模块对输入的四期矢量海岸线数据建立GM(1,1)模型,根据用户输入的预测原点和预测精度,得到若干预测点,继而得到预测的海岸线轮廓。
补充资料：离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示
(1)
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条