五类灰色关联度模型的计算

资 源 简 介

五类灰色关联度模型的计算

详 情 说 明

灰色关联度分析是处理不确定系统关联性的有效工具，尤其适用于少量数据或信息不完整的场景。五类典型模型包括：

经典灰色关联度 通过序列几何形状相似度衡量关联程度，核心是计算关联系数。对数据量纲不敏感，但易受极端值影响。

绝对灰色关联度 改进经典模型对负值的敏感性，采用绝对值处理数据差值，增强鲁棒性，适用于存在负值的序列分析。

相对灰色关联度 引入相对变化率概念，关注序列变化趋势而非绝对值，特别适合分析增长率或波动性强的指标。

综合灰色关联度 结合绝对差值与相对变化率的优势，通过加权方式平衡数值差异和趋势关联，结果更具全面性。

动态灰色关联度 考虑时间维度上的关联变化，引入滑动窗口机制，可捕捉关联关系的时变特性。

在无线通信场景中（如雨衰、阴影衰落、多径效应分析）： 雨衰建模需关注信号衰减与降雨强度的动态关联 阴影衰落分析强调慢变化的趋势匹配 多径效应适合通过动态模型研究时延与信号强度的瞬时关联

MATLAB实现时通常需注意：数据标准化处理（如初值化/均值化）、分辨系数的合理选取（常取0.5）、以及结果的可视化（关联度排序热力图等）。模型选择取决于具体场景——若侧重抗干扰能力比较，绝对关联度更优；若需分析信道时变特性，则动态模型更合适。