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1)  grey prediction algorithm
灰色预测算法
1.
Application and Improvement of Grey Prediction Algorithm in Logistic Parks Demand Forecasting;
灰色预测算法在物流园区需求预测中的应用与改进
2.
The paper analyzes the demand forecast of logistics parks systematically, introduces the grey prediction algorithm and the dividing method of the logistics park-hinterland and taking the demand forecast of Lianyungang Port Logistics Park as an example, it expatiates the application of grey prediction algorithm in demand forecast of logistics parks.
对物流园区需求预测进行了系统分析,介绍了灰色预测算法,和物流园区腹地划分方法;结合连云港港口物流园区需求预测的实例进一步阐述了灰色预测算法在物流园区需求预测中的应用。
2)  improved gray topology prediction algorithm
灰色拓扑改进预测算法
3)  Grey prediction method
灰色预测法
1.
In this paper trend moving average method,self-adaptive filtering forecast method and grey prediction method are combined with weights determined by analytic hierarchy process method and used to determine the preferred material need decision in a supply chain management.
根据现代经济学中的预测方法,结合企业物资历年实际需求情况,运用时间序列的趋势移动平均法、自适应滤波预测法、灰色预测法,利用层次分析法确定相应的权重后对未来物资需求进行组合预测,并应用于物资运输管理中,使运输费用达到最小,从而使运输管理更具有现实性及可操作性。
4)  gray prediction method
灰色预测法
1.
Asaoka method, gray prediction method and logaridimic curve method are used in the setdement prediction of FenGuan Express Highway according to the observation settlement curve.
以汾灌高速公路为背景,采用Asaoka法、灰色预测法和对数曲线法对实测沉降历史曲线进行沉降预测,并与实测沉降量进行对比。
5)  Gray Forecast
灰色预测法
1.
Gray Forecast of GM(1,1) Model and Its Application in Forecast of Sports Performance;
GM(1,1)模型灰色预测法及其在预测体育成绩中的应用
6)  gray model prediction
灰色模型预测法
1.
First,it gives a brief overview about Hefei urban water consumption in recent years; Second,it introduces theory and model of three water resource forecasting methods such as exponential smoothing method,gray model prediction and back propagation neural network; Finally,using the given data and three forecasting methods to analyze,it can determine the best prediction .
对合肥市城市生活用水量的现状进行简要的概述;介绍三种水资源预测方法即指数平滑法、灰色模型预测法和BP神经网络预测法的理论方法及模型;利用给定的资料数据,运用三种预测方法进行分析,通过拟和模型误差对比,判定最佳的预测方法。
补充资料:预测控制算法
分子式:
CAS号:

性质:一类基于模型预测的计算机控制算法的总称。通常包括动态矩阵控制,模型算法控制,内模控制,广义预测控制等。它是利用预测模型来预估过程未来的输出状况与设定值之间的偏差,以此为基础,采用“滚动式”的最优化策略来计算当前的控制输入,并引入输出的实时测量值来进行在线校正。它具有对数学模型要求不高,能处理具有时滞的对象,跟踪性能良好等优良性能。

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参考词条