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[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] 统计与决策
[作者]
崔立志 刘思峰 吴正朋
文章以序列间距为乘子,建立了非等间距GM(1,1)模型;根据一次累加序列的观测值与模拟值的残差平方和最小的条件,构建了非等间距GM(1,1)模型的时间响应函数的优化模型。实例计算表明,该模型具有较高的模拟和预测精度。
[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] 运筹与管理
[作者]
孔新海 陈佳佳 赵勇
本文提出了一种新的带有时间幂次项的灰色GM(1,1,k,k~2)模型，给出了其灰微分方程和白化微分方程基本形式。基于最小二乘法获得了该模型参数估计值，并推导了该模型时间响应函数。鉴于GM(1,1,k,k~2)模型灰微分方程与白化微分方程之间存在跳跃关系，首先对灰微分方程的背景值进行了优化，并推导了优化后的背景值计算公式。为了克服初始值的影响，根据误差平方和最小，进一步优化了GM(1,1,k,k~2)模型时间响应函数。最后，该优化后的GM(1,1,k,k~2)模型被应用于软土地基沉降预测，获得了较好的模拟预测效果，说明模型是可行的。
[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。
关键词：
GM(1,1)模型 组合预测 初始条件
[期刊] 统计与决策
[作者]
张军 郝瑞肖 冉梦飞 姚贵平
针对反余切函数图像的特点以及函数变换理论和灰色系统建模理论,文章引入了含参线性反余切函数变换。同时运用遗传算法计算变换函数中的参数,建立了含参线性反余切函数变换改进的GM(1,1)模型。实例计算结果表明,经过含参线性反余切函数变换建立的改进GM(1,1)模型的拟合效果和预测精度均有很大的提高。
关键词：
函数变换 GM(1,1)模型 预测精度
[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]
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]
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]
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] 数理统计与管理
[作者]
龙会典 严广乐
本文以灰色系统理论的GM(1,1)模型和随机过程理论的Markov链模型为基础构建了一个动态GM(1,1)-Markov链组合预测模型。该模型同时利用了GM(1,1)模型对序列趋势因素良好的拟合能力和Markov链模型对残差序列信息的提取能力。为进一步提高该模型的预测精度,用泰勒(Taylor)近似方法和新信息优先的思想对该模型进行了改进。最后,以1991-2014年广东省单位GDP能耗数据实证了该模型的预测效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张俊深 袁程炜
随着我国经济社会的进一步发展,能源需求逐步增大,且消费量的增长与多种因素相关。能源消费预测存在与多因素的关联。文章在基础GM(1,1)模型框架下,以重新累积生成累加后序列预测值的方式进行GM(1,1)的无偏化修正,并按照加权平均背景值重设进行pGM(1,1)模型修正;并以各种非线性参变量间的映射纳入组合BP神经网络的能源消费预测。结果证实,无偏GM(1,1)、pGM(1,1)模型有效降低了GM(1,1)的预测平均相对误差,再与BP神经网络组合预测,形成了较好的能源消费预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨泽辉 魏勇
文章根据非等间距GM(1,1)模型,以原始序列的观测值和模拟值的相对误差平方和最小为条件,基于最小二乘法的计算基本原理,求出系数c,然后构建非等间距GM(1,1)模型的原始模型的优化,提高其模拟精度。
关键词：
相对误差 一次累加 最小二乘法
[期刊] 统计与决策
[作者]
高宁 高彩云
文章以灰色GM(1,1)模型背景值的优化为研究目的,讨论了传统背景值构造方法适用于低增长指数序列、对高增长指数序列拟合产生滞后误差的原因,提出了利用非齐次指数函数x((1))(t)=A×e(B×t)+C在区间[k-1,k]上与横坐标轴所围实际面积来构造背景值的新方法,并对其合理性进行了证明;在不同发展系数a条件下,比较了背景值构造方法对模拟和预测精度的影响,给出了新背景值条件下GM(1,1)模型的适用范围;大量的数据模拟和模型比较表明,新背景值构造方法提高了背景值的精确性及灰预测模型的拟合精度和预测精度。
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