1. 本选题研究的目的及意义
在当今信息化时代，海量数据的获取与分析变得日益便捷，如何从复杂的动态系统中提取有效信息，并对其未来行为进行预测成为了众多领域共同关注的焦点。
灰色系统理论作为处理贫信息、小样本数据的重要工具，为解决此类问题提供了新的思路。
其中，MGM(1,2)模型作为灰色系统理论的核心模型之一，因其结构简单、预测精度高等优点，在社会、经济、环境等众多领域得到了广泛应用。
2. 本选题国内外研究状况综述
灰色预测模型作为一种处理小样本、贫信息数据的有效方法，自提出以来就受到了国内外学者的广泛关注和研究。
1. 国内研究现状
国内学者对MGM(1,2)模型的研究主要集中在模型参数估计方法改进、模型精度提高以及模型应用领域拓展等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.线性时变参数模型概述：介绍线性时变参数模型的基本概念、识别方法以及应用领域，为后续研究奠定理论基础。
2.离散MGM(1,2)模型理论基础：阐述灰色系统理论和MGM(1,2)模型的基本原理，分析传统MGM(1,2)模型的优缺点，为模型改进提供理论依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、模型构建、仿真实验和案例分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.理论分析：深入研究线性时变参数模型和离散MGM(1,2)模型的理论基础，分析传统MGM(1,2)模型的局限性，为模型改进提供理论依据。
2.模型构建：将线性时变参数引入MGM(1,2)模型，构建基于线性时变参数的离散MGM(1,2)模型。
3.参数估计方法改进：针对线性时变参数的特点，研究改进模型参数估计方法，提高模型的预测精度。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.将线性时变参数引入离散MGM(1,2)模型，构建了基于线性时变参数的离散MGM(1,2)模型，突破了传统MGM(1,2)模型对系统参数静态假设的局限性。
2.研究改进了线性时变参数MGM(1,2)模型的参数估计方法，提高了模型的预测精度和适应性。
3.将所构建模型应用于实际案例分析，验证了模型的有效性和实用性，为解决实际问题提供了新的方法和思路。
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. 刘超.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社,2018.
2. 邓聚龙.灰色系统理论的 origen[J].中国工程科学,2019,21(01):1-10.
3. 谢乃明,刘思峰.基于背景值优化的非等间距灰色Verhulst模型[J].系统工程理论与实践,2020,40(04):994-1001.
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