论文研究-含时变时滞函数的.pdf,
针对带有时滞效应的小样本数据序列的预测建模问题，现有模型通常假设时滞期为固定值，忽略了时滞值动态变化对模型效果的影响.为了克服这一局限性，本文考虑系统时滞的动态变化效应，将GM(1，1|τr)模型的静态时滞参数推广为时变时滞函数，设计出非整数时滞取值区间对应的时变时滞参数表达式.提出以灰关联理论为基础的时变时滞函数的参数优化方法，推导出GM(1，1|τi)模型参数估计值以及预测序列的时间响应式.该方法不仅提高了模型对所分析序列的拟合度，还可充分利用时滞参数函数的数学性质，进一步研究时滞因素对系统发展趋势的影响.最后，将GM(1，1|τi)模型应用于福建省全省沿海港口货物吞吐量预测，并将建模预测结果与经典的GM（1，1）模型和GM（1，1，τ）模型进行比较.结果表明当原始序列具有时滞效应时，GM(1，1|τi)模型具有更高的建模精度，能够反映出更为复杂的系统时滞变化情况，扩展了含时滞参数灰色预测模型的适用范围.
