基于扰动因子GM(1,N)模型优化算法及其应用

基于扰动因子GM(1,N)模型优化算法及其应用

论文摘要

基于Simpson公式的GM(1,N)建模的算法不能更改参数的缺点,提出了基于扰动因子改进Simpson GM(1,N)模型。通过扰动因子变化影响参数值,以达到特征因素的最优预测值。依据平均相对误差指标对一些时间序列数据进行了不同模型的实证分析和比较,得到本算法的拟合精度比原有算法有明显的改进,从而验证了该算法对一些时间序列的有效性。所提出的新算法是GM(1,N)模型进行预测时值得尝试的一个方法,对GM(1,N)预测模型的合理应用具有一定的现实意义。

论文目录

  • 1 灰色GM (1, N) 模型
  • 2 simpson GM (1, N) 模型
  • 3 基于扰动因子GM (1, N) 模型优化算法
  • 4 应用举例
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 詹棠森,汪子婷,杨利

    关键词: 扰动因子,模型,平均相对误差,拟合精度

    来源: 江西科学 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 非线性科学与系统科学

    单位: 景德镇陶瓷大学信息工程学院

    基金: 国家自然科学基金项目(71763013,61702239,61662037)

    分类号: N941.5

    DOI: 10.13990/j.issn1001-3679.2019.01.001

    页码: 1-4+31

    总页数: 5

    文件大小: 154K

    下载量: 103

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