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[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]
杨小力 杨林岩 冯宗宪
经济数据在其生成过程中,常常受到外生冲击,产生结构突变。在突变期内,样本数据表现为既有趋势因素,亦有随机波动的变化的特征。为了解决对这类结构突变期内的数据预测,本文提出GM(1,1)和ARMA组合预测模型,并通过实际案例数据运用,表明该组合模型不仅融合了时序模型和灰色系统的优势,同时又克服了单一方法不能更好地反映数据变化的缺点。
[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]
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]
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]
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]
苏术锋 潘坤友
客流量是经济活动的晴雨表,为了研究客流量的发展规律,文章构建了一个全新的一参数寻优GM(1,1)模型,此模型直接从GM(1,1)模型的白化微分方程出发,以预测值与原序列值的累加误差最小为目标,用参数寻优与解析法相结合求解白化方程的参数;模型通过稳定数据、非稳定数据和指数数据的验证,以及其他客流预测方法比较其平均相对误差值(MAPE)都小于其他客流量预测模型的值。最后,将其用于某省交通客流量的预测,预测效果较好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王亮 滕克难 吕卫民 金永川
文章分析了传统GM(1,1)及DGM(1,1)模型应用时对数据要求上的弊端,证明了GM(1,1)与DGM(1,1)模型的模拟数据的增长率均为定值,指出对于非近似指数增长的数据序列,GM(1,1)与DGM(1,1)模型的模拟及预测效果并不理想。引入非线性时间项,构造了一种拓展的非线性时变参数离散灰色预测模型(NTDGM(1,1)模型),并利用粒子群算法(PSO)优化得到模型中各参数,给出了该模型的建模步骤。算例分析表明文章提出的NTDGM(1,1)模型对各类型趋势数据均具有很好的模拟精度,能够很好地解决非线性序列的模拟问题。
[期刊] 预测
[作者]
唐小我 曾勇 曹长修
文献[1]就变权组合预测模型进行了有益的探讨,本文继续研究这一问题,给出完整的计算方法和应用实例。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王慧红 林洛阳
文章以中国入境旅游客流量和GDP数据为例,探讨灰色GM(1,1)模型预测精度及应用特点相关问题。通过分析,发现剔除异常值后建立的中国入境旅游客流量GM(1,1)模型预测精度最高;当样本量较少时灰色模型能显示其优越性。
关键词：
GM(1,1)模型 异常值 分时段
[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。
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