Grey system theory was pioneered by

Grey system theory was pioneered by Ju-Long [27] and identifies hidden original data by transforming irregular original data into strong regular data through an accumulating
generation operator (AGO) [28]. The GM(1,1) is the main grey theory forecastin gmodel with good short-term forecasting accuracy. Due to the few samples required and its fast calculations, it is successfully used in engineering, technology,industrial and agricultural production, economics, and many other fields [29–34]. However, for practical GM(1,1) applications, the forecasting accuracymay decrease when the original data show an increasing trend [35] or when the data samples rapidly mutate [13].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทฤษฎีระบบสีเทาเป็นผู้บุกเบิก โดยจูยาว [27] และระบุข้อมูลซ่อนเดิม โดยเปลี่ยนข้อมูลปกติแข็งแรงผ่านการสะสมข้อมูลต้นฉบับที่ไม่สม่ำเสมอสร้างผู้ปฏิบัติงาน (ผ่านมา) [28] GM(1,1) เป็นทฤษฎีสีเทาหลัก forecastin gmodel ดีระยะสั้นคาดการณ์แม่นยำ บางตัวอย่างจำเป็นและคำนวณความเร็ว มันสำเร็จไว้ในวิศวกรรม เทคโนโลยี เกษตร และอุตสาหกรรมการผลิต เศรษฐศาสตร์ และหลายฟิลด์อื่น ๆ 29-34] อย่างไรก็ตาม สำหรับปฏิบัติงาน GM(1,1), accuracymay คาดการณ์ลดลง เมื่อข้อมูลต้นฉบับแสดงแนวโน้มเพิ่มขึ้น [35] หรือ เมื่อตัวอย่างข้อมูลผ่าเหล่า [13] อย่างรวดเร็ว

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทฤษฎีระบบสีเทาเป็นหัวหอกโดยจูยาว [27]
และระบุข้อมูลเดิมที่ซ่อนโดยการเปลี่ยนข้อมูลเดิมที่ผิดปกติเป็นข้อมูลปกติที่แข็งแกร่งผ่านการสะสมผู้ประกอบการรุ่น(ที่ผ่านมา) [28] จีเอ็ม (1,1) เป็นทฤษฎีสีเทาหลัก forecastin gmodel ที่มีความแม่นยำในการคาดการณ์ระยะสั้นที่ดี เนื่องจากบางตัวอย่างที่จำเป็นและการคำนวณอย่างรวดเร็วของมันก็ถูกนำมาใช้ประสบความสำเร็จในด้านวิศวกรรมเทคโนโลยีอุตสาหกรรมและการผลิตทางการเกษตรเศรษฐศาสตร์และสาขาอื่น ๆ อีกมากมาย [29-34] อย่างไรก็ตามสำหรับการปฏิบัติ GM (1,1) การใช้งานพยากรณ์ accuracymay ลดลงเมื่อข้อมูลเดิมแสดงแนวโน้มเพิ่มขึ้น [35] หรือเมื่อตัวอย่างข้อมูลอย่างรวดเร็วกลายพันธุ์ [13]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทฤษฎีระบบสีเทาถูกบุกเบิกโดยจูยาว [ 27 ] และระบุข้อมูลที่ซ่อนอยู่เดิมโดยเปลี่ยนข้อมูลเดิมเป็นข้อมูลปกติ ที่ผิดปกติ แข็งแรง ผ่านการสะสม
รุ่นผู้ประกอบการ ( ที่ผ่านมา ) [ 28 ] ( ( 1 , 1 ) เป็นหลักทฤษฎี forecastin สีเทา gmodel ความถูกต้องการพยากรณ์ที่ดีในระยะสั้น เนื่องจากไม่กี่ตัวอย่างที่ต้องการและการคำนวณที่รวดเร็วของมันมันถูกนำมาใช้ในด้านวิศวกรรม เทคโนโลยี อุตสาหกรรม และการผลิตทางการเกษตร , เศรษฐศาสตร์และสาขาอื่นๆ [ 29 - 34 ] อย่างไรก็ตาม ในทางปฏิบัติกรัม ( 1 , 1 ) โปรแกรมพยากรณ์ accuracymay ลดลงเมื่อข้อมูลต้นฉบับแสดงแนวโน้มเพิ่มขึ้น [ 3 ] หรือเมื่อข้อมูลตัวอย่างรวดเร็วกลายพันธุ์ [ 13 ]