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[期刊] 统计与决策
[作者]
傅鸿源 高会芹
文章讨论了背景值改造后的GM(1,1)模型中,背景值公式存在的异议及存在的合理性;在此基础上讨论了其在振荡序列中的应用。直接应用的结果是对精度的虽有改善,但改善的幅度不大;对振荡序列做了预处理之后,对精度的改善会大大提高。因此,这种有条件的应用扩大了该模型的适用范围。
关键词：
背景值 振荡序列 精度
[期刊] 运筹与管理
[作者]
赵宇哲 武春友
GM(1,1)模型是城市用水量预测的一种有效的方法,但利用GM(1,1)模型难以反映序列的随机波动性。本文提出的平移变换和几何平均变换方法,不仅能构造更适合建立GM(1,1)模型的单调递增序列,也能有效地弱化原始序列的随机性,并保持其单调性,使其变化梯度趋于平缓。通过大连市2000～2006年用水量的预测结果表明,此方法能够反映出城市用水量所具有的波动特性,提高GM(1,1)模型的预测精度,可应用于对灰色振荡序列建立GM(1,1)模型,从而扩大了GM(1,1)模型的应用范围。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王佳
GM(1,1)是较常用的时间序列预测模型。文章在借鉴运用时间序列和GM(1,1)预测模型的理论基础上,实证研究了京津冀地区国际旅游人次数的发展趋势。笔者根据2000-2008年京津冀国际旅游人次数的原始时间序列数据,通过GM(1,1)模型对各因素进行关联度分析,并对原始数据进行生成处理,形成有较强规律性的新数据序列,然后建立相应的微分方程模型,预测了2009-2013年京津冀国际旅游人次数的未来发展趋势,也再次验证了GM(1,1)预测模型是建模精度等级为二级的合格模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘基伟 闵素芹 金梦迪
灰色系统通过构建不同阶数的弱化缓冲算子实现观测数据权重的不同方案的分配，从而改变观测数据对参数估计的影响。由于原有基于分数阶、正实数阶的弱化缓冲序列是对不同位置上的观测数据进行同一阶数的弱化缓冲，因此文章提出随机弱化缓冲序列，进行不同阶数的弱化缓冲，提高权重分配的精细程度，并且提出弱化缓冲阶数的确定方法。通过计算显示，使用正实数阶随机弱化缓冲序列的GM(1,1)模型可以获得更精准的预测结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈继光
针对统计数据中小样本振荡序列建模和预测问题,文章利用GM(1,1)幂模型白化计算公式完成最小二乘准则下的参数计算,在此基础上构建非线性振荡序列统计数据预测计算模型,将其应用于城市用水量波动统计数据预测,并进行GM(1,1)幂模型参数变动影响预测精度探讨,计算结果验证了灰色预测GM(1,1)幂模型的有效性及实用性,为小样本振荡序列建模和预测提供了一种计算方法。
[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]
胡炎丙 陈勇明 赵月
文章分析了经典GM(1,1)模型中计算背景值公式的机理和对高增长序列建模时精度不高的原因,提出用定积分和迭代方式来优化背景值,同时利用最小二乘准则优化时间响应函数,从而明显提高了模型精度及适用性。经典GM(1,1)模型对发展系数的要求为其绝对值不超过2。而采用迭代方法优化背景值,模拟结果表明,改进后的GM(1,1)模型对高增长和低增长序列都适用,即使发展系数大于2时,仍然可以得到满意的模型精度,从而拓宽了GM(1,1)模型的应用范围。
[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]
邱淑芳 王泽文
基于灰色系统理论建立的动态预测模型,称为灰色预测,其中应用最广泛的是GM(1,1)序列预测模型。自20世纪80年代邓聚龙教授提出以来,由于其所需样本量少,计算简便等优点,已被广泛应用于社会、经济、生态、农业等各个领域。为了扩大GM(1,1)预测模型的适用范围和预测精度,许多学者做了大量的工作,这些研究工作有对数据进行处理的,也有改进求解模型中参数和计算方法的。
[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]
刘侃 田鑫鑫 林园
GM(1,1)模型最主要的缺陷在于其白化方程与灰微分方程无法匹配,传统优化方法往往通过重构其背景值形式达到两者匹配的目的。文章介绍了三种重构的背景值形式,其由原始数据为齐次指数序列推导出,因此可以满足白指数率重合性;指出在原始数据为齐次指数序列时,三种背景值形式完全相同;分析了近似齐次指数序列建模下三种背景值形式的适用性,并对其添加动态修正项以弥补其不足。实例应用结果显示,改进的背景值优化形式提高了预测精度。
[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]
申莹 魏勇
文章在现有的对灰色模型的背景值,灰导数的单独优化方法基础上,提出了对背景值和灰导数同时作用的优化方法,结合迭代的方法建立新模型;从理论上严格论证了新模型对标准指数序列而言具有白化指数律重合性;通过来源于生产实际的数据验证了新模型相对于原始模型、单独优化灰导数模型、单独优化背景值模型,都具有更优的模拟精度和预测精度。
[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。
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