基于奇异值分解的灰色模型参数估计

摘要：

模型参数估计是建立模型的重要环节.灰色模型参数估计的传统方法是基于最小二乘法.本文提出了一种新的基于奇异值分解的GM(1,1),GM(1,N)等灰色模型参数估计方法,并研究了该估计方法下对原始序列进行数乘变换后参数的变化特征.研究表明该方法充分利用了奇异值分解的优点,回避了由于最小二乘法给灰色模型带来病态性的缺点,提高了模型的稳定性,同时还大大减少了计算量.

关键词： 灰色模型 奇异值分解 参数估计 谱分解 参数辨识 数乘变换 最小二乘法

作者: 毛树华

作者单位: 武汉理工大学理学院 武汉 430063

会议类型: 国内会议

会议名称: 第16届全国灰色系统学术会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 490-497

在线出版日期: 2008-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）