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[期刊] 运筹与管理
[作者]
王方 王治中 刘启明
由于受到季节性或统计制度等因素的影响，季节性周期波动特征普遍存在于社会经济领域的时间序列数据。针对传统DGGM(1,1)(Data grouping-based grey modelling)模型在实际运用中性能不稳定的问题，提出了一种新的PSO-ESM-DGGM(1,1)模型。首先，引入平滑系数α,使用指数平滑法(Exponential smoothing method, ESM),对具有不同季节性波动特征的时间序列进行处理，构建ESM-DGGM(1,1)模型。在此基础上，为解决平滑系数α和背景值权重e的设定问题，以平均绝对百分比误差最小为目标，使用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对二者进行调优。同时，在参数寻优过程中引入提前停止法，以降低参数寻优过程中的时间成本、避免模型过拟合问题。最后，以我国冰箱出口量和克强指数两个数据集为例，对DGGM(1,1)模型及其改进形式进行了对比分析，发现PSO-ESM-DGGM(1,1)模型较次优模型在测试集的平均绝对百分比误差分别减少了27%和5%,验证了其在保证模型可接受拟合误差的前提下，能够提升预测精度。
[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]
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]
李丽 李西灿
为提高GM(1,1)模型的精度,文章定义了背景值系数序列,给出一种GM(1,1)灰微分方程的解的表达式;然后给出求解准光滑数列的最佳背景值系数序列和平移量的优化算法;将提出的GM(1,1)模型优化算法应用于中国R&D经费支出的预测。结果表明,优化数列的背景值系数序列和平移量可获得较高的模型精度。应用实例说明本文给出的GM(1,1)模型优化算法是有效的。
[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]
程毛林 韩云
在灰色预测中,GM(1,1)模型得到广泛的应用,但传统的GM(1,1)模型预测有时误差较大,其原因是来自对模型背景值的近似。文章基于可变生成系数的背景值优化从模型的参数估计上进行改进,主要采用了两种改进方法:一是基于背景值生成系数为不等权常数改进模型;二是基于背景值生成系数为不等权变数改进模型。由改进的方法对中国房地产业经济增长建立了GM(1,1)模型,结果表明,利用改进的方法使GM(1,1)模型预测精度显著提高。
[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]
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]
古佳
参数GARCH模型是最常用的度量金融市场波动性的模型。文章对残差基于正态分布的GARCH(1,1)模型通过构造M-H算法对其参数进行了估计,并给出了基于沪市股指收益率数据的实证分析。结果表明:基于M-H算法估计的GARCH模型比基于极大似然估计(ML)方法估计的GARCH模型具有更好的拟合效果和预测能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邵红梅 杨建华 兰月新
灰色GM(1,1)模型的拟合和预测精度依赖于其结构参数.文章从传统GM(1,1)模型的初值选取入手分析其存在的理论缺陷,通过两种初值修正方法建立改进的GM(1,1)模型,摒弃与系统关系不大的老信息,充分利用新信息来建模,从而达到精确预测的目的.在此基础上建立两种初值修正GM(1,1)模型的组合预测模型,提高了模型的拟合和预测精度。
关键词：
GM(1,1)模型 组合预测 初始条件
[期刊] 统计与决策
[作者]
王璐 沙秀艳 薛颖
针对传统GM(1,1)模型预测精度不高,并且其背景值优化与求解方法优化各具有片面性的缺点,文章给出了组合优化和分段优化两种改进方法,并结合国内居民消费水平的相关统计数据,利用传统GM(1,1)模型及其优化后的模型与两种方法的误差进行对比,表明改进后的灰色模型精度更高,且预测值与实际值较吻合,说明改进后的灰色预测模型的可行性与可靠性更好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邵良杉 马寒 温廷新 张银玲
为提高GM(1,1)模型预测精度,文章分析了模型中背景值构造与预测结果误差的关系,并总结了背景值改进研究的相关成果。采用权值序列替换原模型背景值构造公式中的单一权值,建立了GA-GM(1,1)预测模型,利用遗传算法迭代寻优获得的一组最优权值序列来构造背景值,以提高模型精度。用两组数据进行GA-GM(1,1)模型与GM(1,1)模型的对比实验,结果表明GA-GM(1,1)具有更小的预测误差,验证了该模型的有效性。
[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
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