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济南大学继续教育学院 收藏

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研究主题:成人教育    小生境遗传算法    GM(1,1)模型    灰色预测    参数估计    

研究学科:经济学类    社会学类    哲学类    自动化类    电子信息类    

被引量:226H指数:6EI: 1 北大核心: 9 CSCD: 5 RDFYBKZL: 1

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38 条 记 录,以下是 1-10

优化灰导数白化值的无偏灰色GM(1,1)模型
1
《数学的实践与认识》济南大学继续教育学院 穆勇  出版年:2003
通过优化灰导数白化值 ,建立了无偏的 GM(1,1)模型 ,给出了估计模型参数的方法 ,证明了无偏GM(1,1)模型具有白指数律重合性 ,提出了新的预测公式 .实例分析表明 ,新方法提高了模型的精度 ,扩大了模型的适用范...
关键词:离散点列  灰导数白化值  无偏灰色GM(1,1)模型  线性微分方程 灰指数律  参数  白指数律  
无偏灰色GM(1,1)模型的直接建模法 ( EI收录)
2
《系统工程与电子技术》济南大学继续教育学院 穆勇  出版年:2003
针对灰色GM(1,1)模型的建模方法存在偏差,模型不满足协调性条件,不具有线性变换一致性,且通过累加生成建模时,原始序列第一点信息没有起作用等问题,提出了GM(1,1)的3种无偏灰微分方程形式,给出了无偏GM(1,1)的...
关键词:灰色模型  指数模型  无偏 系统建模  
具有白指数律重合性的GM(1,1)模型
3
《数学的实践与认识》济南大学成教学院 穆勇  出版年:2002
通过分析 GM( 1 ,1 )建模机理 ,找出了 GM( 1 ,1 )模型不具有白指数律重合性的原因 ,并在此基础上 ,提出了建立 GM( 1 ,1 )模型的新方法 .新方法克服了原方法不具有白指数律重合性的缺陷 ,突破...
关键词:白指数律  精度  GM(1,1)模型 重合性  灰色预测模型  指数曲线回归  
灰色预测模型参数估计的优化方法
4
《青岛大学学报(自然科学版)》济南大学继续教育学院 穆勇  出版年:2003
基于拟合误差绝对值和最小及折扣系数建立了GM(1,1)模型参数估计的折扣最小一乘法,给出了求解折扣最小一乘法的小生境遗传算法,它克服了用线性规划方法求解时,折扣系数靠经验确定而易导致偏差的问题。
关键词:灰色预测模型  参数估计 优化方法  折扣最小一乘法  小生境遗传算法 灰色系统理论  
灰色预测模型的精确解法
5
《济南大学学报(自然科学版)》济南大学继续教育学院 穆勇  出版年:2003
通过分析GM(1,1)白化模型的解析表达式,导出了求解GM(1,1)的三种精确灰色模型,给出了估计模型参数的方法。讨论了原始序列的预处理和初始条件的改进方法;提出了新的预测公式。
关键词:GM(1,1)白化模型  灰色预测模型  精确解法 灰色系统理论  预测公式  
灰色GM(1,1)优化模型
6
《济南大学学报(自然科学版)》济南大学成教学院;山东经济学院计算机管理系 穆勇 李放  出版年:2001
在分析了GM ( 1,1)模型的建模机理的基础上 ,指出了传统建模方法存在的问题 ,同时给出了基于GM ( 1,1)的逐步优化模型的方法 .
关键词:GM(1,1)模型 优化  背景值 灰色预测
山东省普通高校继续教育的现状分析及前景展望
7
《当代教育科学》济南大学继续教育学院 裴珍  出版年:2015
近几年,山东省普通高校继续教育规模得到迅速发展,但仍存在着一些不可忽视的问题。为了更好地发挥继续教育服务地方经济发展的作用,本文对山东省高校的继续教育现状和问题进行了分析,并对山东省继续教育发展的未来趋势进行了展望。
关键词:山东省  普通高校 继续教育 现状分析  发展趋势  
如何建立和完善以人为本的激励机制
8
《文教资料》济南大学成人教育学院 唐积运  出版年:2006
关键词:工作热情  激励机制 精神奖励  以人为本 激励效果  物质奖励  兴趣爱好 管理者  心理需求 违规行为 挑战性  
一种新的灰色无偏GM(1,1)模型建模方法
9
《济南大学学报(自然科学版)》济南大学继续教育学院 穆勇  出版年:2002
通过分析GM (1,1)白化方程的解析表达式 ,建立了无偏的GM (1,1)模型 ,给出了估计模型参数的新方法。该模型具有白指数律重合性 ,它突破了a较大时GM (1,1)模型不能应用的禁区 。
关键词:灰色无偏GM(1,1)模型  建模方法 系统建模  白指数律  参数估计 灰色系统理论  
离散系统自适应参数的混沌同步
10
《山东大学学报(理学版)》济南大学继续教育学院 刘汝军  出版年:2005
基于参数自适应控制混沌同步 ,提出了实现在不同参数情况下系统同步的普遍方法 .数值模拟计算表明 ,此方法是可行的 .
关键词:不同参数  自适应控制 混沌同步
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