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[期刊] 统计与决策
[作者]
王瑞庆
在对美国PJM电力市场日前电价的变动规律综合分析的基础上,提出了一种基于粒子群优化(PSO)和灰色GM(1,1)模型的日前电价预测方法。该方法首先采用滑动平均法对原始电价序列进行处理,然后对处理后的电价序列建立等维新息GM(1,1)模型,并利用PSO最小化加权平均绝对百分比误差(MAPE),进一步优化GM(1,1)模型的灰色背景值。对PJM电力市场2007年7月到9月的历史数据的算例研究表明,相对于传统GM(1,1)模型,该方法能够更加准确地反映电价的变化规律,具有较高的预测精度,可满足电力市场参与者制订竞价策略的需要。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
何剑宇
为了提高灰色预测模型GM(1,1)在复杂系统模型中的预测精度,从原始数据和预测值两个方面对灰色GM(1,1)模型进行改进。根据原始数据的信息特点对模型作补充定义;预测值改进则利用背景值重构和粒子群优化算法对传统GM(1,1)模型的预测值进行改进,求出最佳预测值。结果表明:改进GM(1,1)模型的平均残差和相对残差都远远小于传统模型,其预测效能和可信度都有大幅提高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张锦秀 徐丙振
文章对传统的灰色预测方法进行了改进,建立了灰色预测代数递推方程,以代替原始的灰色预测微分方程或白化方程。然而由于其预测精度依然偏低,又将其紧邻生成公式做了改进,并根据自动寻优方法确定了相应权重。以2010年4月16日至2014年1月10日的交易日内的股指期货的收盘价为例,利用改进前后的两种预测方法进行模拟对比分析。模拟对比表明,改进后的预测方法不仅预测精度显著提高,而且更能体现灰色预测以小样本空间、"贫信息"的不确定系统为研究对象的特征。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黎精明 刘方圆 李鹏辉
文章建立了6维和7维动态GM(1,1)模型的组合模型,预测了未来6年我国居民消费价格指数。结果显示,在2014—2020年6年间,我国居民消费价格指数年均上涨率为2.96%,接近通货膨胀的警戒线3%。
[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] 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]
李向 牛晓太
文章针对湿地系统的非线性和随机波动性,建立非等间隔序列的灰色GM(1,1)预测模型。选取1988~2007年间5幅黄河湿地郑州地区的TM和ETM+遥感影像,采用面向对象的分类方法获取湿地面积,然后利用MatlabR2007a实现PSO优化的非等间隔灰色预测模型,并针对预测结果进行误差分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李红伟
长期负荷预测在电网发展规划编制中占有重要地位,而其关键是数学模型的建立,灰色模型是一种较好的预测方法,但传统的灰色预测精度不够好。文章分析了一种改进方法,开次方优化无偏GM(1,1)模型,其首先对原始数据进行开次方处理降低预测模型的模型系数,再对模型系数进行优化修正后进行无偏预测。实例分析表明,本改进方法比较大地提高了预测精度,其中开三次方时预测精度最高,未来数年的用电量预测结果可为编写电网发展规划提供重要的参考价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李鸿 魏勇
文章从已优化的GM(1,1)模型的背景值出发,通过求其导数,找到了与之相匹配的灰导数,从而提出了一种同时优化背景值和灰导数的新方法;再结合迭代的思想建立新模型,提高了建模精度。实际数据验证结果表明,新模型不管是对于低增长还是高增长的序列,都比原始模型或只优化背景值的模型具有更好的预测效果和模拟效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李代红
实现产业结构优化调整是我国当前经济工作的重中之重。BP神经网络算法是基于"梯度下降理论"的高精度分析工具,文章首先在建立训练网络的基础上对我国三次产业产值进行系统仿真,发现拟合精度很高,其次对三次产业发展进行了预测,并结合GM(1,1)法得出了预测区间,最后进行全文总结。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周鹏 刘河 黎隽男
自标记方法能用少量有标记样本和大量无标记样本来训练给定分类模型。误标记是自标记方法中的主要挑战。尽管学者们用数据剪辑技术去识别和移除在自标记方法迭代过程中被误预测的样本,但是许多数据剪辑技术严重依赖于特定假设。为了克服误标记问题和相关解决方案中的缺陷,文章提出一种基于近邻规则和粒子群优化的自标记方法 SLM-NNPSO。首先,SLM-NNPSO用有标记集去训练一个给定的分类模型。其次,SLM-NNPSO用近邻规则来发现具有高置信度的无标记样本,并用被训练的分类模型来预测他们。再次,SLM-NNPSO用粒子优化来识别和移除被误预测的样本,并把被正确预测的样本加入有标记集中。上述过程不断迭代,直到SLM-NNPSO没有发现具有高置信度的无标记样本。最后,SLM-NNPSO输出在迭代过程中被训练的分类模型。经仿真实验证明,就训练k近邻分类器的平均分类正确率而言,在来自销售市场、医学检测、图像识别等领域的12个真实数据集上,SLM-NNPSO优于5个流行的自标记方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张鑫 肖新平
文章根据灰色系统建模方法和原理,在GM(1,1)建模思想上给出了一种逐步优化的非等间距GM(1,1)模型,该模型是在背景值优化和向前差商和后向差商的加权平均值代替灰导数基础上,应用累积法来估计模型参数,并基于一次累加序列与其模拟值之间误差平方和最小的准则,确定时间响应函数中的常数值,以此来优化非等间距GM(1,1)模型,实例表明该模型具有较高的精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何光 卢小丽
文章基于已有的GM(1,1)残差修正模型,运用函数转换的思想,对初始序列进行光滑度处理,建立了残差优化模型1;在模型1的基础上,对残差序列作光滑度处理,得到残差优化模型2。然后,进行实例验证,分析表明模型1和2比已有残差修正模型具有更好的拟合性,且预测结果显示,在精度和可靠性上有明显的提高。
关键词:
灰色模型 初始序列 残差修正 预测
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