1. 本选题研究的目的及意义
近年来，灰色预测模型在经济、社会、环境等众多领域得到了广泛应用，其以“少数据、贫信息”的特点，为解决复杂系统的预测问题提供了一种有效途径。
然而，传统的灰色预测模型大多基于单一变量或线性关系，难以准确描述现实世界中普遍存在的非线性和多因素影响关系。
同时，实际问题中获取的数据往往具有一定的不确定性，传统的确定性模型无法有效处理。
2. 本选题国内外研究状况综述
灰色预测模型自提出以来，得到了国内外学者的广泛关注和研究。
近年来，随着研究的深入，学者们不断对灰色预测模型进行改进和完善，以提高其预测精度和适用范围。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.区间灰数序列的构建与特征分析：研究区间灰数序列的定义、运算规则以及特征指标，为后续模型构建奠定基础。
2.非线性多变量GM(1,N)模型的构建：在传统GM(1,N)模型的基础上，引入非线性函数和多变量因素，构建非线性多变量GM(1,N)模型的基本框架。
3.区间灰数序列的预处理方法研究：针对区间灰数序列的特点，研究相应的平滑、去噪和白化处理方法，以提高模型的预测精度。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与案例分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献综述：通过查阅国内外相关文献，了解灰色预测模型、区间灰数理论以及非线性多变量模型的研究现状，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.模型构建：在传统GM(1,N)模型的基础上，引入非线性函数和多变量因素，构建基于区间灰数序列的非线性多变量GM(1,N)模型基本框架。
3.模型求解：研究区间灰数序列的白化处理方法、模型参数估计方法等，并给出模型的求解步骤和算法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将区间灰数理论引入到非线性多变量GM(1,N)模型中，构建了基于区间灰数序列的非线性多变量GM(1,N)模型，拓展了灰色预测模型的理论框架。
2.研究了区间灰数序列的白化处理方法和模型参数估计方法，提高了模型的预测精度和稳定性。
3.采用实际案例数据对模型进行了验证，并构建了相应的精度检验和评价指标体系，验证了模型的有效性和实用性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 谢乃明,刘思峰.灰色系统理论与应用[M].北京:科学出版社,2021.
[2] 李庆华,李研,党耀国,等.区间灰数连续型多属性决策方法综述[J].控制与决策,2020,35(11):2683-2692.
[3] 罗党,王强,王会,等.区间灰数多属性决策方法综述[J].系统工程与电子技术,2019,41(02):267-278.
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