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[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
陈静 钟萍 李正锋
基于锥模型的拟牛顿法已被许多研究者讨论过，并且D．C．Sorensen文（TheQ-superlinearconvergenceofacolllnearscalingalgorithmforunconstrainedoptimization．SIAMJNumerAnal，1980，17（1）：84～114）证明了该算法模型是超线性收敛的。本文中针对1维优化问题讨论了该算法模型的收敛阶，结果表明它是小Q-2阶收敛的，并且从极小点X的左右两边交错收敛到X。
关键词：
1维优化 锥模型方法 收敛阶
[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] 中国农业大学学报
[作者]
李正锋 陈静 邓乃扬
在一定假设条件下的锥模型Broyden凸族算法的局部收敛性和全局收敛性已有人研究过。本文中进一步研究不精确线搜索条件下锥模型Broyden凸族算法的收敛速率。证明了如果初值x1充分接近强局部极小点x*,那么族中任一算法所产生的点列都是R-局部收敛的，且其R-收敛阶至少是τ≥2，而不需要假设A1充分靠近海色阵2f(x*）。
[期刊] 统计与决策
[作者]
苏海军 邵艺
原始GM(2,1)模型的时间响应系数(c_1,c_2)是在强行指定初值为第一个时刻点和最后一个时刻点的模拟值与真实值相等的条件下确定的,中间时刻点对响应系数的确定没有起到任何作用,理想的响应系数(c_1,c_2)应在每个时刻点都满足模拟值与真实值相等,这显然不可能,于是退而求其次,求出各个时刻点的响应系数(c′_1,c′_2),再利用Lingo求得与所有的(c′_1,c′_2)误差平方和最小的(c_1,c_2),通过实例验证,表明此法确定的响应系数预测精度高。
关键词：
GM(2,1)模型 时间响应系数 优化
[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]
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]
吴利丰 付斌
针对正向序列累加GM(1,1)模型都不满足新信息优先原理的问题,文章从理论上证明了一阶反向累加GM(1,1)模型不能较好地满足新信息优先原理。针对一阶反向累加GM(1,1)模型的不足(只适用于递减序列,没有利用最新消息),提出了分数阶反向累加GM(1,1)模型,将反向序列累加的适用范围扩展到递增序列,充分挖掘了新信息。实例说明分数阶反向累加GM(1,1)模型具有较强的预测能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴利丰 付斌
针对正向序列累加GM(1,1)模型都不满足新信息优先原理的问题,文章从理论上证明了一阶反向累加GM(1,1)模型不能较好地满足新信息优先原理。针对一阶反向累加GM(1,1)模型的不足(只适用于递减序列,没有利用最新消息),提出了分数阶反向累加GM(1,1)模型,将反向序列累加的适用范围扩展到递增序列,充分挖掘了新信息。实例说明分数阶反向累加GM(1,1)模型具有较强的预测能力。
[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]
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]
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]
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]
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
[期刊] 统计与决策
[作者]
王瑞敏 魏勇
对于原始数据为近似非齐次指数的序列,文章采用向前差商和向后差商的加权平均值作为直接建模的灰导数,并且优化了初始条件,建立了新的直接GM(1,1)模型。通过实例验证了新模型不仅提高了建模的精度,还扩大了模型的适用范围,具有一定的理论价值和应用价值。
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