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参数部分可变条件下双重DGM(1,1)模型建模方法
双重DGM(1,1)模型是一种基于小样本数据集建立动态系统模型的方法，它是灰色模型理论的一种扩展形式。双重DGM(1,1)模型的特点是参数部分可变，可以应用于具有一定随机性的系统。
建立双重DGM(1,1)模型的第一步是确定动态系统的输入和输出变量，这通常需要对系统的物理或统计特性进行分析，以确定关键输入和输出变量的数量和类型。然后，需要采集一定量的数据，通常采用等间隔采样方法，以保证数据的时间序列一致性。数据采集完毕后，需要进行预处理，包括数据平滑、数据标准化等。
在确定了输入和输出变量以及经过预处理后的数据之后，就可以进行双重DGM(1,1)模型的建立了。首先，需要确定一个初始模型，采用GM(1,1)模型对数据进行拟合，得到初始估计值。然后，通过遗传算法或者其他优化方法，对初始估计值进行优化，得到最终估计值。
双重DGM(1,1)模型的参数部分可变，包括灰色系统中的发展系数和灰色系统中的常数项，以及随机项的方差和协方差矩阵等。这些参数的可变性使得双重DGM(1,1)模型可以更好地适应实际系统的变化和不确定性，提高了模型的精度和可靠性。
除了建立模型以外，双重DGM(1,1)模型还可以进行模型检验和模型优化。模型检验通常采用残差分析和预测误差分析等方法，对模型的精度和可靠性进行评估。模型优化可以通过改变模型参数、增加新的输入变量或者输出变量等，以提高模型的性能。
总的来说，双重DGM(1,1)模型是一种有效的动态系统建模方法，特别适用于小样本数据集和具有一定随机性的系统。它的参数部分可变性使得它可以更好地适应实际系统的变化和不确定性，提高了模型的精度和可靠性。双重DGM(1,1)模型的建立和优化需要对系统的特性进行深入分析，采集大量的数据，并进行适当的预处理和参数优化，可以得到精度更高、可靠性更强的系统模型。