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多变量模型在江苏省制造业发展水平中的应用开题报告

 2022-01-14 09:01  

全文总字数:4687字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

现代科学技术随着学术的不断发展和深入,呈现了高度分化、独自发展的趋势。然而,在长期的高度分化之后,现代科学技术又将细分后的学科分支相互渗透、交融,整体呈现了高度综合的趋势,系统科学学科群在这样的情况下开始出现在人们眼前并被广泛传播。系统科学揭示了事物之间更为深刻、更具本质性的内在联系,是解决许多科学领域中长期难以解决的复杂问题的方法之一,使人们更深入了解了客观事物和自然界的演化规律,大大促进了科学技术的整体化进程。但是,人们在科学研究过程、社会活动或经济活动中,经常会遇到信息不确定(即具体数值未知)、不充分(即不全面),信息少的情况。在这种情况下,邓聚龙于20世纪80年代发表了关于灰色系统理论的学术论文来解决该问题,灰色系统理论学科便也由此诞生。

灰色系统理论是我国学者首先创立的一门学科,它主要通过对“部分”已知信息的分类、聚类、估计、预测、相关性分析等分析过程,从中提取有分析或参考价值的信息,从而实现对系统运行行为、演化规律的准确描述、有效监测和良好预测。灰色系统理论在农业、工业、气象、地质、能源、探测等领域中都得到了成功地应用。模型做为灰色系统理论的最基本模型,也在各领域中被广泛研究并应用。

而事物之间并不是毫无关联的。例如,在农业中,影响粮食最终收成的有气候、土壤肥力、劳力、技术水平等条件;在制造业中,影响制造业发展的有社会现状、全球经济变化趋势、自然资源存量和采集量、农业各类粮食产量、各类加工水平、制造机器水平等因素。在这种情形下,对单一变量进行模拟和预测的模型的预测精度并不是很理想,多变量灰色模型的出现很好的解决了这一问题。

在灰色系统理论中,多变量灰色模型包含系统行为序列和影响因素序列,可以用于分析多个影响因素变量对系统行为的影响。同传统的模型相比,当系统行为特征序列受外界因素影响时,多变量的灰色模型能更好的对系统行为特征序列做模拟预测,使模拟精度和预测精度更好,应用效果更佳。

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2. 研究的基本内容

1.对搜集到的江苏省制造业的相关数据指标进行初步的筛选和分类,选出大量与江苏省制造业相关的数据指标和数据。

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3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案:

首先,从多个官方网站(主要网站为https://33d82824a511e42dc8a6631d19204a2b.vpn.nuist.edu.cn/col/col4091/index.html)上搜集2006-2017年的江苏省制造业的投资、主营收入、人均工资等相关数据,并对数据指标进行初步筛选和分类。同时,大量搜集多变量灰色模型的相关论文,学习并研究各种多变量模型。

其次,对有可能存在的缺失值先用生成算子处理,再根据灰色关联度、逐步回归法和matlab软件,筛选数据指标组成相关因素数据序列。

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4. 参考文献

[1]刘思峰等. 灰色系统理论极其应用[m].8版. 北京:科学出版社,2017

[2]jldeng. properties of multivariable grey model gm(1,n)[j]. journal of greysystem, 1989, 1(1):25-41

[3]tient . the indirect measurement of tensile strength of material by the greyprediction model gmc(1, n)[j]. measurement science technology, 2005,16(6):1322---13281328.

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