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[期刊] 统计与决策
[作者]
王丰效
文章根据灰色模型建模特点,对原始数据利用反向变换生成新数据序列,建立了GM(1,1)预测模型;GM(1,1)模型中的背景值和初值对模型的预测精度均有影响,进而以平均相对误差达到最小为准则,提出了基于遗传算法求解最佳背景值和最佳初值修正项的方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邵良杉 马寒 温廷新 张银玲
为提高GM(1,1)模型预测精度,文章分析了模型中背景值构造与预测结果误差的关系,并总结了背景值改进研究的相关成果。采用权值序列替换原模型背景值构造公式中的单一权值,建立了GA-GM(1,1)预测模型,利用遗传算法迭代寻优获得的一组最优权值序列来构造背景值,以提高模型精度。用两组数据进行GA-GM(1,1)模型与GM(1,1)模型的对比实验,结果表明GA-GM(1,1)具有更小的预测误差,验证了该模型的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李昌兴 谢笑娟 李思齐 黄艳虎
文章为了提高GM(1,1)模型的预测精度,提出一种基于数据变换和背景值优化的GM(1,1)模型。考虑通过弱化缓冲算子得到原始数据序列的缓冲序列,并对缓冲序列进行对数变换,而后对GM(1,1)模型的背景值进行优化。实例结果表明新建GM(1,1)模型降低了误差,提高了预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李昌兴 谢笑娟 李思齐 黄艳虎
文章为了提高GM(1,1)模型的预测精度,提出一种基于数据变换和背景值优化的GM(1,1)模型。考虑通过弱化缓冲算子得到原始数据序列的缓冲序列,并对缓冲序列进行对数变换,而后对GM(1,1)模型的背景值进行优化。实例结果表明新建GM(1,1)模型降低了误差,提高了预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李丽 李西灿
为提高GM(1,1)模型的精度,文章定义了背景值系数序列,给出一种GM(1,1)灰微分方程的解的表达式;然后给出求解准光滑数列的最佳背景值系数序列和平移量的优化算法;将提出的GM(1,1)模型优化算法应用于中国R&D经费支出的预测。结果表明,优化数列的背景值系数序列和平移量可获得较高的模型精度。应用实例说明本文给出的GM(1,1)模型优化算法是有效的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖利哲 王学娟
文章从GM(1,1)建模机理及背景值形成过程出发,分析出对于具有明显指数规律的一次累加生成序列,GM(1,1)有时会出现预测误差较大的情况,并得出背景值的构造方法是造成这种误差的重要原因之一。利用拉格朗日插值函数和变步长梯形算法对背景值进行优化,通过对变步长梯形算法中步长大小的变化,形成了一种新的背景值构造方法,可使由背景值构成的误差降低。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈鹏宇 邓宏伟
文章针对GM(1, 1)模型的不足,将无偏GM(1, 1)模型与函数变换方法相结合,以拓宽灰色预测模型的应用范围。以均方误差、平均绝对百分比误差、相关系数、一致性指标作为拟合效果评价准则,以熵权法确定各评价准则的权重,根据综合评价准则值的大小对函数变换方法进行优选。最后,将此方法用于四川省矿产资源消耗指数的预测中,结果表明,该方法能够有效选择合适的函数变换方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孔新海 马新
文章对序列凹凸性进行了定义,并证明了原始GM(1,1)模型的预测序列为凹序列。把原始凸序列作对称变换转化为凹序列,基于凹序列再建非等间距GM(1,1)模型进行模拟预测。实例也证实了提出的新方法比直接建立GM(1,1)模型具有更高拟合精度,模拟预测结果更符合客观规律。
[期刊] 统计与决策
[作者]
俞华锋 陈鹏宇
文章分析了GM(1,1)模型的缺陷,即背景值构造和初始值确定的不足,建立了加权背景值和具有修正项的初始值,背景值权值和初始值修正项采用具有全局寻优能力的模式搜索法求解,实例证明模式搜索法优化的灰色GM(1,1)模型提高了预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴利丰 付斌
针对正向序列累加GM(1,1)模型都不满足新信息优先原理的问题,文章从理论上证明了一阶反向累加GM(1,1)模型不能较好地满足新信息优先原理。针对一阶反向累加GM(1,1)模型的不足(只适用于递减序列,没有利用最新消息),提出了分数阶反向累加GM(1,1)模型,将反向序列累加的适用范围扩展到递增序列,充分挖掘了新信息。实例说明分数阶反向累加GM(1,1)模型具有较强的预测能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴利丰 付斌
针对正向序列累加GM(1,1)模型都不满足新信息优先原理的问题,文章从理论上证明了一阶反向累加GM(1,1)模型不能较好地满足新信息优先原理。针对一阶反向累加GM(1,1)模型的不足(只适用于递减序列,没有利用最新消息),提出了分数阶反向累加GM(1,1)模型,将反向序列累加的适用范围扩展到递增序列,充分挖掘了新信息。实例说明分数阶反向累加GM(1,1)模型具有较强的预测能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘乐 王洪国 王宝伟
背景值构造方法是影响GM(1,1)模型精度和适应性的重要因素之一。在已有背景值构造方法的基础上,文章重构了一种精确的、优化的背景值构造公式。使用这种新型背景值构造方法的GM(1,1)模型不仅拟合、预测精度高,并且对于高、低指数增长序列建模同时适用。示例数据的拟合和预测结果充分显示出新型背景值构造方法的有效性和优越性。
关键词：
灰色模型 背景值 发展系数 白化方程
[期刊] 统计与决策
[作者]
包旭 张山华 陈锦文 王珂
初始序列的光滑度与级比偏差是影响GM(1,1)模型预测精度的重要因素，为了提高模型的预测精度，文章提出了初始序列基于指数函数与正切函数组合优化的GM(1,1)模型，通过理论证明了该种函数变换方式的光滑度大于指数函数变换光滑度且减小了级比偏差，并利用遗传算法智能搜索出变换函数中的核心参数，计算变换后的初始序列。以我国1990—2002年的客运量序列作为初始序列，基于指数函数与正切函数组合优化的GM(1,1)模型平均相对误差相较于基于指数函数变换、正切函数变换、正切函数与幂函数组合变换、反余弦函数变换的GM(1,1)模型预测平均相对误差最高可分别降低1.62%、0.07%、0.05%与0.03%。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
单宝英 郭萍 张帆 郭珊珊
为求解含复杂约束的多目标优化问题并获得符合实际决策需求的最优解,将多目标优化问题的求解分为2步:1)使用改进的遗传算法对带有较复杂约束的多目标规划模型进行求解,得到Pareto解集;2)基于熵权法构建方案优选评价体系,对Pareto解集进行优选,从而获得多目标优化问题的最佳方案。将本研究方法应用到灌区水资源优化配置问题中检验其可行性与实用性。结果表明:相较于评价函数法获得的结果,Pareto解集可以直观展示不同目标之间相互制衡的关系;根据当地实际情况选取粮经产量比、用水结构信息熵、化肥使用量作为优选指标,优选后的配水方案水分生产力可以达到1.46 kg/m~3,总产量达到8.667×10~7 kg。与传统求解方法比较,本研究提出的求解方法全局寻优能力更强,可以获得更加合理的方案。基于遗传算法与方案优选的多目标优化问题求解方法在求解较为复杂的多目标优化问题时能够获得更为满意的方案,可以为其他多目标问题的求解提供一种新的思路。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘险峰 郭志钢 朱小梅
文章介绍了最小二乘支持向量机及遗传算法的原理,利用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机建立四川省天然气消费量的时间序列预测模型。并利用两个性能指标将其与BP神经网络模型进行了对比,结果表明,在样本有限保证一定精度的情况下,遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机模型的范化能力较强,能够利用该模型对四川省天然气消费量进行预测,并在最后利用该模型预测2007~2009年四川省天然气消费量。
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