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灰色预测GM(1,1)模型的改进及应用
  • ISSN号:1000-0984
  • 期刊名称:数学的实践与认识
  • 时间:0
  • 页码:39-46
  • 分类:TM715[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]大连海事大学交通运输管理学院,辽宁大连116026
  • 相关基金:资助项目:国家自然科学基金(70972008,70971014)
  • 相关项目:集装箱多式联运服务组合拍卖机制设计与优化模型研究
中文摘要:

应用自动寻优定权的方法和最小二乘法,研究了灰色系统理论中灰色预测GM(1,1)模型的预测公式的形成过程,发现灰色预测GM(1,1)模型在形成预测公式时对背景值和初始值的规定是不尽合理的,且现有的改进方法对灰色预测GM(1,1)模型的改进还不尽完善.为了提高灰色预测GM(1,1)模型的预测精度,提出并使用自动寻优定权对背景值进行选择,基于最小二乘法原理对灰色预测GM(1,1)模型的初始值进行改进.实例结果表明,提出的改进方法是有效和完善的,对灰色预测GM(1,1)模型的预测精度也有较大的提高.

英文摘要:

This paper studied the process of prediction formula of grey prediction GM(1,1) model by automatic optimization and least squares methods. It was found that artificially giving the background value and the initial value in grey prediction GM(1,1) model was quiet unreasonable and exiting modified methods of grey prediction GM(1,1) model were not well enough. In order to improve the prediction precision of grey prediction GM(1,1) model, this paper proposed and used automatic optimization to select the background va.hle and revised the initial value based on least squares theory, and then a new forecasting formula was put out. The results of empirical analysis indicates that, the proposed method is an effective and perfect, and the predictive effect of the improved grey prediction GM(1,1) model is much better.

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期刊信息
  • 《数学的实践与认识》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院数学与系统科学研究院
  • 主编:林群
  • 地址:北京大学数学科学学院
  • 邮编:100871
  • 邮箱:bjmath@math.pku.edu.cn
  • 电话:010-62759981
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0984
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2018/O1
  • 邮发代号:2-809
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:22973