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[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]
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。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,文章在此基础上提出一种正实数阶随机弱化缓冲序列。通过对不同位置上的观测数据进行不同阶数的弱化缓冲,提高权重分配的精细程度,满足现实系统的预测需求。通过计算显示,使用正实数阶随机弱化缓冲序列可以获得更精准的预测结果。
关键词：
随机阶弱化缓冲 正实数阶 多变量预测
[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] 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]
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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
江艺羡 张岐山
重要点分段法主要利用局部极值点进行划分,可以将时间序列分割成若干个相对较短但不重叠的子序列。该方法在进行序列划分时,能够既保留全局特征,又保持局部性质,是时间序列分段常用的方法之一。文章采用重要点分割法将序列分割成子序列,之后采用灰色GM(1,1)模型对各个子序列进行拟合。实验证明,基于灰色GM(1,1)模型与重要点的时间序列分段算法能够以更少的拟合误差,实现序列的压缩。
[期刊] 统计与决策
[作者]
江艺羡 张岐山
重要点分段法主要利用局部极值点进行划分,可以将时间序列分割成若干个相对较短但不重叠的子序列。该方法在进行序列划分时,能够既保留全局特征,又保持局部性质,是时间序列分段常用的方法之一。文章采用重要点分割法将序列分割成子序列,之后采用灰色GM(1,1)模型对各个子序列进行拟合。实验证明,基于灰色GM(1,1)模型与重要点的时间序列分段算法能够以更少的拟合误差,实现序列的压缩。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杜宏云 王正新 党耀国
基于GM(1,1)模型误差产生的原因分析,提出了用时序系数对等间距时序进行修正,建立时序系数GM(1,1)模型,克服了时序残差模型求得的时序残差序列可能不满足非负性的缺点,简化了建摸过程。通过实例分析表明,时序系数GM(1,1)模型适应于有较大波动的原始数据序列的分析建模,实例验证表明了所建模型的实用性与可靠性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李俊杰 魏勇 周瑞
在运用灰色系统进行预测时,当数据序列由高增长急剧变化成为低增长时,需要运用弱化缓冲算子对数据进行处理,以提高预测精度。但是以一种或是几种弱化缓冲算子来处理各种变化规律不尽相同数据,有时效果会不尽理想。文章在现有缓冲算子的基础之上,提出了一种针对的不同数据的弱化缓冲序列的构造方法并通过实例证实了利用这类弱化缓冲序列对由高增长急剧变化成为低增长的数据序列作模拟预测的可行性、有效性、优越性。
关键词：
灰模型 缓冲算子 弱化缓冲序列 映射
[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]
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。
关键词：
初始值 背景值 GM(1,1)
[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]
吕剑 菅利荣
文章针对现实中一些定性描述的序列,以及取值不确定的灰数据序列的预测问题,提出了基于GM(1,1)模型的三角模糊数序列预测的概念,对那些非精确量化的数据序列用三角模糊数来表示;再把该三角模糊数表示为对应的非模糊数,从而得到一个新的数据序列;然后再结合灰色系统的一些理论方法,对这个新的非模糊数数据序列进行预测。将该方法应用于我国古代人口数据的实证预测中,得到的预测精度较高,预测结果可为决策部门提供相关的决策依据。
[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。
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