论文摘要
针对带有时滞效应的小样本数据序列的预测建模问题,现有模型通常假设时滞期为固定值,忽略了时滞值动态变化对模型效果的影响.为了克服这一局限性,本文考虑系统时滞的动态变化效应,将GM(1,1|τ,r)模型的静态时滞参数推广为时变时滞函数,设计出非整数时滞取值区间对应的时变时滞参数表达式.提出以灰关联理论为基础的时变时滞函数的参数优化方法,推导出GM(1,1|τ_i)模型参数估计值以及预测序列的时间响应式.该方法不仅提高了模型对所分析序列的拟合度,还可充分利用时滞参数函数的数学性质,进一步研究时滞因素对系统发展趋势的影响.最后,将GM(1,1|τ_i)模型应用于福建省全省沿海港口货物吞吐量预测,并将建模预测结果与经典的GM(1,1)模型和GM(1,1,τ)模型进行比较.结果表明当原始序列具有时滞效应时,GM(1,1|τ_i)模型具有更高的建模精度,能够反映出更为复杂的系统时滞变化情况,扩展了含时滞参数灰色预测模型的适用范围.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李翀,谢秀萍
关键词: 灰色系统,模型,时变时滞,预测
来源: 系统工程理论与实践 2019年06期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 非线性科学与系统科学
单位: 福州大学经济与管理学院
基金: 国家自然科学基金(71401039),国家留学基金(201606655020),教育部人文社科项目(14YJC630060),福建省自然科学基金(2017J01517)~~
分类号: N941.5
页码: 1535-1549
总页数: 15
文件大小: 928K
下载量: 144
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