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[期刊] 统计与决策  [作者] 黄辉  
DGM(1,1)模型的齐次指数变化规律是造成其难以有效模拟随机波动序列的主要原因,而以模拟值作为累减参数的还原方式则是导致其模拟性能不稳定的重要因素。文章对DGM(1,1)模型的设计缺陷进行了分析,在此基础上提出了基于改进累减还原方法的DGM(1,1)IIR模型,最后应用该模型对北京市PM2.5进行了模拟和预测,并与传统DGM(1,1)模型进行了比较和分析,结果显示DGM(1,1)IIR模型具有更加良好的模拟及预测性能。
[期刊] 统计与决策  [作者] 周德强  冯建中  
为提高GM(1,1)模型的预测精度,针对GM(1,1)模型的特点,提出了将遗传算法与LS-SVM算法融合对GM(1,1)模型中的参数估计方法进行改进。该方法首先根据GM(1,1)灰色差分方程的特点,构造以背景值序列和原始序列为训练样本的灰色LS-SVM模型,将GM(1,1)模型参数的估计问题转化为灰色LS-SVM模型参数的估计问题,然后利用遗传算法对LS-SVM自身的参数进行寻优预处理,再对经过优化参数的灰色LS-SVM,依据LS-SVM算法求解回归参数,进而得到GM(1,1)模型的参数估计。将改进的GM(1,1)模型用于实际的经济预测问题,并与传统的预测方法进行比较,结果表明,方法是可行的且有效的。
[期刊] 统计与决策  [作者] 孙峰  周雪玉  
离散灰色预测模型DGM(1,1)解决了传统灰色模型从差分方程到微分方程的跳跃性误差,但是当建模序列存在一定波动时其模拟性能仍不理想。文章在传统DGM(1,1)基础上,提出了一种含三参数的离散灰色预测模型DGM(1,1)3,该模型充分考虑了序列滞后项对模拟及预测结果的影响,能在一定程度上改善建模序列光滑性,从而提高模型性能。通过对波动序列模拟及预测误差的比较和分析,验证了DGM(1,1)3模型具有比传统的DGM(1,1)及经典GM(1,1)更好的模拟及预测性能。最后将该模型成功地应用于安徽省万人有效发明专利数的模拟及预测。研究成果对优化灰色预测模型建模方法,丰富灰色预测模型理论体系具有一定的积极意义。
[期刊] 统计与决策  [作者] 吴文泽  张涛  
灰色预测模型在有限数据情况中有着较好的预测精度,在各个研究领域得到了广泛的应用,但仍然存在很多需要改进的问题。文章在已有研究的基础上进一步优化初始值和背景值,提出一种新的改进GM(1,1)模型,并将其应用到旅游客流量的预测中,结果表明,改进的GM(1,1)模型具有较好的预测性能。
[期刊] 统计与决策  [作者] 周雪玉  
DGM(1,1)模型参数值的恒定性造成了其模型结构的静态不变性,并进一步导致了其难以有效模拟复杂系统的中长期动态演化规律。文章通过建立DGM(1,1)I模型模拟部分参数的动态规律与发展趋势,实现模型参数与外部系统的适应性动态同步变化,在此基础上构建部分参数可变条件下的动态DGM(1,1)II预测模型。实证表明模拟精度明显优于传统的DGM(1,1)模型及经典GM(1,1)模型。
[期刊] 统计与决策  [作者] 周雪玉  
DGM(1,1)模型参数值的恒定性造成了其模型结构的静态不变性,并进一步导致了其难以有效模拟复杂系统的中长期动态演化规律。文章通过建立DGM(1,1)I模型模拟部分参数的动态规律与发展趋势,实现模型参数与外部系统的适应性动态同步变化,在此基础上构建部分参数可变条件下的动态DGM(1,1)II预测模型。实证表明模拟精度明显优于传统的DGM(1,1)模型及经典GM(1,1)模型。
[期刊] 统计与决策  [作者] 陈继光  
探讨灰色系统区间灰数预测的概念应用于电力负荷预测。将历史负荷增长数据,构造为区间灰数,通过区间灰数标准化,把历史负荷增长数据分解成基于实数形式的"白部"和"灰部",建立区间灰数预测计算模型,完成电力负荷预测。通过案例分析,结果证明这种模型有效地提高了预测精度,为电力负荷控制和预测提供一种新的计算方法。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王璐  沙秀艳  薛颖  
针对传统GM(1,1)模型预测精度不高,并且其背景值优化与求解方法优化各具有片面性的缺点,文章给出了组合优化和分段优化两种改进方法,并结合国内居民消费水平的相关统计数据,利用传统GM(1,1)模型及其优化后的模型与两种方法的误差进行对比,表明改进后的灰色模型精度更高,且预测值与实际值较吻合,说明改进后的灰色预测模型的可行性与可靠性更好。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王丰效  
文章为了提高统计组合预测的拟合和预测精度,根据线性时变参数离散灰色预测模型的初值优化方法,给出了几个线性时变参数DGM(1,1)模型作为单项预测模型,进一步利用这些单项预测模型建立了一类变权线性时变参数组合预测方法。最后,将变权重线性时变参数组合预测方法应用于新疆生产建设兵团城镇化发展水平的组合预测,实例结果表明变权重线性时变参数组合预测方法具有较高的拟合精度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王丰效  
文章为了提高统计组合预测的拟合和预测精度,根据线性时变参数离散灰色预测模型的初值优化方法,给出了几个线性时变参数DGM(1,1)模型作为单项预测模型,进一步利用这些单项预测模型建立了一类变权线性时变参数组合预测方法。最后,将变权重线性时变参数组合预测方法应用于新疆生产建设兵团城镇化发展水平的组合预测,实例结果表明变权重线性时变参数组合预测方法具有较高的拟合精度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 程毛林  韩云  
在灰色预测中,GM(1,1)模型得到广泛的应用,但传统的GM(1,1)模型预测有时误差较大,其原因是来自对模型背景值的近似。文章基于可变生成系数的背景值优化从模型的参数估计上进行改进,主要采用了两种改进方法:一是基于背景值生成系数为不等权常数改进模型;二是基于背景值生成系数为不等权变数改进模型。由改进的方法对中国房地产业经济增长建立了GM(1,1)模型,结果表明,利用改进的方法使GM(1,1)模型预测精度显著提高。
[期刊] 统计与决策  [作者] 邵红梅  杨建华  兰月新  
灰色GM(1,1)模型的拟合和预测精度依赖于其结构参数.文章从传统GM(1,1)模型的初值选取入手分析其存在的理论缺陷,通过两种初值修正方法建立改进的GM(1,1)模型,摒弃与系统关系不大的老信息,充分利用新信息来建模,从而达到精确预测的目的.在此基础上建立两种初值修正GM(1,1)模型的组合预测模型,提高了模型的拟合和预测精度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 柴岩  刘翔宇  
鉴于传统灰色预测模型对于离散程度较大的震荡数据序列,预测效果不理想的缺点,文章采用指数加速和几何平均生成的序列生成办法来弱化能源消耗数据的随即波动性,将其转换为符合灰色模型预测的平滑序列后,再进行灰色预测。并与最小二乘支持向量机结合,给出一个改进的残差型GM(1,1)-LSSVM预测模型。应用该改进预测模型,预测辽宁省1996—2009年煤炭能源消耗总量。实验结果表明,改进的模型预测精度高于单一的灰色模型和最小二乘支持向量机模型,可作为能源消耗预测的新方法。
[期刊] 统计与决策  [作者] 苏术锋  潘坤友  
基于新数据优先原则和具有累加生成算子功能,提出了自定义变权函数并构建变权一次累加生成算子(1-AGO)GM(1,1,λ)模型。它既解决原始序列新数据优先的加权问题,又具有一次累加生成算子功能。它与分数阶GM(1,1)模型相比,直接自定义变权函数,不需要进行数学证明。文章讨论了变权一次累加生成算子的性质,定义了变权一次累加GM(1,1,λ)模型的原始形式和推导出变权一次逆累加生成算子(1-IAGO)公式。通过技术创新实例,合理选择λ值可使得GM(1,1,λ)模型比传统模型具有更高的精确度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 罗贺  胡笑旋  牛艳秋  梁峥峥  
文章分析了GM(1,1)模型改进方法,针对低次插值容易失真和增加插值节点会带来Runge现象的问题,提出一种使用高次插值构造背景值的方法,通过生成背景值节点的一阶导数值,构建高次插值多项式来逼近背景值函数,实现对背景值的重构,建立基于高次插值的GM(1,1)模型。最后分别对稳定型数据、波动型数据和缺失型数据进行实例验证。
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