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variable grey model
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In this paper, a multi-variable grey model (MGM(1,n)) is presented, which generalizes the univariable GM(1,1) model to the multi-variable system.A practice example is given about the total employees of national operated and urban collective architectural enterprises, in which a comparison about the modeling and prediction results is made between two cases:using the MGM(1,n) model only and using the GM(1,1) seperately. It is shown the MGM(1,n) model has a higher accuracy.

提出多变量灰色模型(multi-variablegreymodel)—MGM(1,n)模型,它是单变量的GM(1,1)模型在多变量(n元变量)情况下的自然推广。通过对国有建筑施工企业就业人数和城镇集体建筑施工企业就业人数的建模和预测,表明MGM(1,n)模型的精度高于分别单独使用的GM(1,1)模型的精度

Method of grey-relational analysis & multi-variable grey model is firstly combined into to analyze and study oil well production, to build model and predict oil-production. It is shown that the presented method has a higher accuracy and can be used easily by some practice example.

灰关联分析方法与灰色建模及预测理论 ,是灰色理论的 2个重要组成部分。文中首次尝试将灰色理论的灰关联分析方法和灰色建模理论———多变量灰色模型MGM(1,n) (multi-variablegreymodel)结合起来 ,对油井的产量数据进行分析和研究 ,建模并预测油井的单井产量。通过油井实际数据的验证 ,此方法预测精度较好 ,使用方便

This paper analyses the time and space characteristics of time series index decision making,forecasts the future indexs of each scheme by introducing a multi-variable grey model MGM(1,n),thereby,proposes a decision making method for time series multiple attribute deasion making,which reflects the indexs of each scheme more roundly.

分析了时序指标决策具有时间空间这一特点,引进灰色MGM(1,n)模型,预测出未来各方案的指标,从而对时序多指标决策问题提出了一种能更全面地反映各方案指标情况的决策方法。

 
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