ARMA模型离群值的识别

给出了ＡＲＭＡ模型中离群值的一种估计方法与计算步骤，对若干组数据进行了验证的表明，所给方法行之有效。     

邻域并和[A,B]—覆盖图

设ａ≤ｂ是整数，Ｇ＝（Ｖ（Ｇ），Ｅ（Ｇ）是一个图。Ｇ的一个支撑子图Ｆ称为Ｇ的一个［ａ，ｂ］－因子，若对任意的υ∈Ｖ（Ｇ）有ａ≤ｄＦ（υ）≤ｂ，图Ｇ称为是［ａ，ｂ］－覆盖图，若对Ｇ的每一条边，存在Ｇ的一个［ａ，ｂ］－因子包含它。本文给出了一个图的［ａ，ｂ］－覆盖图的关于领域并的充分条件，得到了下列结果：设１≤ａ〈ｂ是整数，Ｇ是一个阶为ｎ的图，最小度δ（Ｇ）≥α且ｎ≥２（ａ＋ｂ）（ａ＋ｂ－１）１／ｂ如     

GM（1，1，β）灰微分方程的若干性质

针对灰色预测模型的适应范围和优化问题,首先根据灰色GM（1,1）模型参数是灰的、可调的原理,提出了GM（1,1,β）模型的内涵型和参数包形式,分析了模型的若干性质,然后给出了模型的优化算法. 研究结果表明,GM（1,1,β）灰微分方程模型参数α的客观取值范围为（-∞,+∞）,经典GM（1,1）模型参数α的客观取值范围为（-2,+2）;发展系数α的客观取值范围是由背景值系数β 决定的,而与原始数据无关;灰微分方程模型完全适合齐次指数数列. 最后,以我国城镇居民家庭人均可支配收入的数据为例验证了GM（1,1,β）灰微分方程模型的有效性.     

Fuzzy控制预报模型及其应用

论述了 Fuzzy控制预报模型的建模方法 ,并探讨了该模型在麦长管蚜发生期预报中的应用 :我们将麦长管蚜发生期的预报过程拟成一个 Fuzzy控制系统 ,预报因子作为系统的输入 ,预报对象作为系统的输出 ,根据历年系统观测资料 ,建立了 Fuzzy控制预报模型 .对历史资料进行回代验证 ,其历史拟合率达 1 0 0 %.将 1 995年观测数据作为独立样本进行试报 ,预测结果与实际一致 .