To accurately predict the main econ

To accurately predict the main economic indices of high technology enterprises in China with nonlinear small sample characteristic, a new method for optimizing Nash nonlinear grey Bernoulli model (Nash NGBM(1,1)) is proposed in this study. Meanwhile, an optimized model is constructed to fully employ the predictive functions of original data information and solve optimum parameters. The process is indicated as follows: First, the merits and the disadvantages of the various approaches for ascertaining the initial conditions of the grey model are analyzed. Then, an optimized predictive function of the NGBM(1,1) is obtained by minimizing the error in the summed squares. Based on the function thus obtained, a nonlinear optimization model is developed to calculate the unknown parameters in the Nash NGBM(1,1). The results from a fluctuating sequence example and an actual case from the opto-electronics industry in Taiwan indicate that the optimized Nash NGBM(1,1) proposed in this paper gives a superior modeling performance. Finally, the main economic indices pertinent to high technology enterprises in China are forecasted using the optimized Nash NGBM(1,1) and relevant suggestions are made

An optimized Nash nonlinear grey Bernoulli model for forecasting the main economic indices of high technology enterprises in China. Available from: http://www.researchgate.net/publication/257177504_An_optimized_Nash_nonlinear_grey_Bernoulli_model_for_forecasting_the_main_economic_indices_of_high_technology_enterprises_in_China [accessed Nov 22, 2015].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การทำนายแม่นยำดัชนีเศรษฐกิจหลักของเทคโนโลยี วิสาหกิจในประเทศจีน มีลักษณะตัวอย่างขนาดเล็กที่ไม่เชิงเส้น วิธีการใหม่สำหรับประสิทธิภาพแนชไม่เชิงเส้นสีเทารุ่น Bernoulli (Nash NGBM(1,1)) มีเสนอในการศึกษานี้ ในขณะเดียวกัน แบบจำลองให้เหมาะคือสร้างให้เต็มใช้งานฟังก์ชันของข้อมูลต้นฉบับ และแก้ไขพารามิเตอร์ที่เหมาะสม การระบุไว้ดังนี้: ครั้งแรก วิเคราะห์ข้อดีและข้อเสียของวิธีการต่าง ๆ สำหรับ ascertaining เงื่อนไขเริ่มต้นรุ่นสีเทา ฟังก์ชันการคาดการณ์การเพิ่มประสิทธิภาพของ NGBM(1,1) แล้ว ได้รับ โดยการลดข้อผิดพลาดในช่องสี่เหลี่ยม summed ตามฟังก์ชันจึง รับ แบบจำลองไม่เชิงเส้นเพิ่มประสิทธิภาพถูกพัฒนาเพื่อคำนวณพารามิเตอร์ไม่รู้จักใน NGBM(1,1) แนช ผลลัพธ์จากตัวอย่างการลำดับความและกรณีเกิดขึ้นจริงจาก opto อิเล็กทรอนิกส์อุตสาหกรรมในไต้หวันระบุว่า NGBM(1,1) แนชให้เหมาะที่นำเสนอในเอกสารนี้ให้เหนือกว่าประสิทธิภาพการทำงานการสร้างโมเดล สุดท้าย ดัชนีเศรษฐกิจหลักที่เกี่ยวข้องกับวิสาหกิจเทคโนโลยีระดับสูงในประเทศจีนคาดการณ์โดยใช้ NGBM(1,1) แนชให้เหมาะและข้อเสนอแนะที่เกี่ยวข้องจะ การเพิ่มประสิทธิภาพแนชไม่เชิงเส้นสีเทา Bernoulli แบบจำลองสำหรับการคาดการณ์ดัชนีเศรษฐกิจหลักขององค์กรเทคโนโลยีระดับสูงในประเทศจีน จาก: [22 Nov, 2015 เข้า] การ http://www.researchgate.net/publication/257177504_An_optimized_Nash_nonlinear_grey_Bernoulli_model_for_forecasting_the_main_economic_indices_of_high_technology_enterprises_in_China

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ได้อย่างถูกต้องคาดการณ์ตัวเลขเศรษฐกิจที่สำคัญของผู้ประกอบการเทคโนโลยีชั้นสูงในประเทศจีนมีลักษณะตัวอย่างเล็ก ๆ ไม่เชิงเส้นวิธีการใหม่สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพของรูปแบบ Bernoulli แนชไม่เชิงเส้นสีเทา (แนช NGBM (1,1)) จะนำเสนอในการศึกษาครั้งนี้ ในขณะที่มีการสร้างรูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพในการรองรับการจ้างงานฟังก์ชั่นการคาดการณ์ของข้อมูลที่ข้อมูลเดิมและแก้พารามิเตอร์ที่เหมาะสม กระบวนการนี้จะแสดงดังต่อไปนี้: First, ประโยชน์และข้อเสียของวิธีการที่แตกต่างกันสำหรับการสืบหาเงื่อนไขเริ่มต้นของรูปแบบสีเทามีการวิเคราะห์ จากนั้นเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของการคาดการณ์ของ NGBM (1,1) จะได้รับโดยการลดข้อผิดพลาดในสี่เหลี่ยมสรุป ขึ้นอยู่กับฟังก์ชั่นที่ได้รับจึงเป็นรูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้นที่มีการพัฒนาในการคำนวณค่าพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักใน NGBM แนช (1,1) ผลจากการเป็นตัวอย่างที่ลำดับความผันผวนและเป็นกรณีที่เกิดขึ้นจริงจากอุตสาหกรรมออปโตอิเล็กทรอนิกส์ในไต้หวันระบุว่าการเพิ่มประสิทธิภาพแนช NGBM (1,1) ที่นำเสนอในบทความนี้จะช่วยให้ประสิทธิภาพการทำงานที่เหนือกว่าการสร้างแบบจำลอง สุดท้ายดัชนีเศรษฐกิจหลักที่เกี่ยวข้องกับการประกอบการเทคโนโลยีชั้นสูงในประเทศจีนมีการคาดการณ์โดยใช้เพิ่มประสิทธิภาพแนช NGBM (1,1) และข้อเสนอแนะที่เกี่ยวข้องจะทำเพิ่มประสิทธิภาพแนชไม่เชิงเส้นสีเทารุ่นBernoulli สำหรับการคาดการณ์ดัชนีทางเศรษฐกิจที่สำคัญของผู้ประกอบการเทคโนโลยีชั้นสูงในประเทศจีน ได้จาก: [เข้าถึง 22 พฤศจิกายน 2015]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อย่างถูกต้องทำนายเศรษฐกิจ ดัชนีหลักขององค์กรเทคโนโลยีสูงในประเทศจีนมีลักษณะไม่เชิงเส้นเล็กตัวอย่าง วิธีการใหม่สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้นสีเทาแบร์นูลลีแนช ( Nash ngbm แบบ ( 1 , 1 ) ) เป็นแบบจำลองในการศึกษานี้ ในขณะเดียวกัน การปรับรุ่นจะถูกสร้างขึ้นอย่างเต็มที่ใช้ฟังก์ชันการทำนายข้อมูลต้นฉบับข้อมูลและแก้ไขพารามิเตอร์ที่เหมาะสมกระบวนการระบุเป็นดังนี้ : ครั้งแรก , ข้อดีและข้อเสียของวิธีการต่างๆเพื่อสืบหาสภาวะเริ่มแรกของรูปแบบสีเทาที่วิเคราะห์ แล้วที่ดีที่สุดโดยการทำงานของ ngbm ( 1 , 1 ) ได้โดยการลดข้อผิดพลาดในการสรุปสี่เหลี่ยม บนพื้นฐานของการทำงานจึงได้มาการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้นรูปแบบถูกพัฒนาขึ้นเพื่อคำนวณค่าพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักใน แนช ngbm ( 1 , 1 ) ผลจากความผันผวนและลำดับตัวอย่างจริง คดีจาก opto อิเล็กทรอนิกส์อุตสาหกรรมในไต้หวันระบุว่า การเพิ่มประสิทธิภาพ ngbm แนช ( 1 , 1 ) เสนอในบทความนี้จะช่วยให้ประสิทธิภาพแบบเหนือกว่า ในที่สุดหลักที่เกี่ยวข้องกับเศรษฐกิจ ดัชนีวิสาหกิจเทคโนโลยีสูงในประเทศจีนมีแนวโน้มการปรับ ngbm แนช ( 1 , 1 ) และข้อเสนอแนะที่เกี่ยวข้องจะทำให้

ให้เหมาะ แนชเส้นสีเทาแบร์นูลลีแบบสำหรับการพยากรณ์เศรษฐกิจ ดัชนีหลักของ บริษัท เทคโนโลยีสูงในประเทศจีน หาได้จาก : http://www.researchgate .สุทธิ / สิ่งพิมพ์ / 257177504_an_optimized_nash_nonlinear_grey_bernoulli_model_for_forecasting_the_main_economic_indices_of_high_technology_enterprises_in_china [ เข้าถึงพ.ย. 22 , 2015 ]