缓冲算子修正的服装流行色灰色预测

论文摘要

针对服装流行色震荡数据的冲击扰动问题,提出缓冲算子修正的等维动态递补灰色模型,以还原数据本身特性。在采用弱化缓冲算子对2013—2019年服装流行色原始数据进行处理后,分别建立不同维数的等维动态递补GM(1,1)模型(BOGM),选择最优维数模型进行建模。为验证模型的优越性,以原始数据建立了经典GM(1,1)模型(EGM)、离散GM(1,1)模型(DGM)、等维动态递补GM(1,1)模型(NGM)以及等维动态递补离散GM(1,1)模型(NDGM)作为对比。结果表明,BOGM模型可有效解决震荡数据序列扰动问题,其平均预测误差及平均总误差分别仅为0.845,0.744,较EGM(5.694,4.137),DGM(5.259,3.952),NGM(6.007,4.289)和NDGM(5.743,3.800)模型均有了较大改善,能为服装流行色预测提供参考。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 周捷,李健

关键词: 服装流行色,缓冲算子,等维动态递补,灰色模型,最佳维数

来源: 纺织高校基础科学学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 非线性科学与系统科学,轻工业手工业

单位: 西安工程大学服装与艺术设计学院

基金: 陕西省科技厅国际科技合作计划项目(2018KW-056),陕西省高等教育教学改革研究项目(省级重点17BZ037),中国纺织工业联合会教育教学改革项目(2017BKJGLX155)

分类号: TS941.13;N941.5

DOI: 10.13338/j.issn.1006-8341.2019.01.016

页码: 88-94

总页数: 7

文件大小: 1388K

下载量: 130

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