TY - JOUR A2 - Ahmadieh Khanesar, Mojtaba AU - Ding, Song AU - Li, Ruojin PY - 2020 DA - 2020/02/27 TI - A New Multivariable Grey Convolution Model Based on Simpson’s Rule and Its Applications SP - 4564653 VL - 2020 AB - Accurate estimations can provide a solid basis for decision-making and policy-making that have experienced some kind of complication and uncertainty. Accordingly, a multivariable grey convolution model (GMC (1, N））提出了正确的解决方案来处理这种复杂和不确定的问题，而不是不可思议的多变量灰色模型（GM（1， N）））。但是，传统方法计算GMC的背景值（1， N）模型是不准确的，无法预期这种模型的预测精度。由此，GMC的缺点分析（1， N）模型进行了数学推理，可以解释为什么这种模型在某些应用中不准确。为了消除缺点，新的优化GMC（1， N），短暂的OGMC（1， N提出，建议，其背景值基于SIMPSON'规则来计算，该规则能够有效地近似函数的集成。此外，它的扩展版本，使用高斯规则将卷积积分的缩写为OGMC_G（1， N）建议进一步提高模型的预测能力。通常，这两种优化的模型具有简化结构，一致预测性能和令人满意的效率等优点。对常规GMC相比，进行了三项实证研究，用于验证优化模型的上述优点（1， N），GMC_G（1， N），GM（1， N）和DGM（1， N） 楷模。结果表明，新的背景值可以基于SIMPSON的规则有效地计算，并且在大多数情况下，优化的模型显着优于其他竞争模型。SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2020/4564653 do - 10.1155 / 2020/4564653 jf - 复杂性pb - hindawi kw - er -