1. 毕业设计（论文）主要目标：
本文在区间灰数分布信息已知的情形下，也就是区间灰数白化权函数已知时，通过分别对区间灰数的核序列和灰度序列构建GM(1,N)模型，预测出未来区间灰数的核与灰度，并在此基础上，实现区间灰数上界和下界的模拟或预测，最终在不破坏区间灰数独立性和完整性的前提下,实现基于核和灰度序列的区间灰数预测模型的构建，并将该模型应用于雾霾发展趋势的预测研究中。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
现有的关于GM(1,N)预测模型的研究主要以实数序列为建模前提，缺乏以灰数为建模对象的GM(1,N)预测模型的构建机理和建模方法的研究。在如今大数据的时代背景下，人类所涉及的系统越来越复杂，表征系统的信息灰度也越来越大，以实数序列为建模对象的GM(1,N)预测模型已经难以满足系统建模的实际需要，因此，构建基于灰数序列的GM(1,N)预测模型将变得有意义。此外，已有的基于区间灰数的GM(1,N)预测模型是在区间灰数分布信息未知的情况下建立的。本文在区间灰数的分布信息已知的情形下，拟将以区间灰数序列的核序列和灰度序列为基础建立GM(1,N)预测模型，进而对区间灰数序列的核与灰度进行模拟预测，根据核与灰度的计算公式推导出区间灰数的上界和下界，从而实现对区间灰数序列的模拟预测。最后，将文中提出的GM(1,N)模型应用于对雾霾发展趋势的预测中。
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3. 主要参考文献
[1]刘思峰,党耀国,方志耕,等.灰色系统理论及其应用[M].第5版.北京;科学出版社,2010:1-20.
[2]束慧,王文平,熊萍萍.白化权函数已知的区间灰数的核与灰度[J].控制与决策.2017,
32(12):2190-2194.
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