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提高灰色GM(1,1)模型精度的微粒群方法 总被引:5,自引:0,他引:5
改变背景值插值系数和边值是提高灰色GM(1,1)模型精度的途径之一。对于满足灰色GM(1,1)建模条件的序列,利用微粒群算法,给出了通过优化背景值插值系数和边值提高灰色GM(1,1)精度的新方法。给出了计算实例。计算表明,应用此方法可以提高灰色GM(1,1)模型的精度。 相似文献
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无偏GM(1,1)幂模型其及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于GM(1,1)幂模型的模拟误差分析,本文提出了无偏GM(1,1)幂模型及其参数优化方法.从理论上证明了无偏GM(1,1)幂模型对传统GM(1,1)幂模型及其本身的时间响应函数所表达的曲线进行模拟和预测具有重合性,其参数优化方法可以准确识别原始数据所蕴含的参数特性,完全消除了GM(1,1)幂模型自身固有的偏差.其建模过程避免了传统方法由差分方程向微分方程的跳跃导致的误差,应用范围覆盖了无偏GM(1,1)模型和离散灰色模型.数值模拟和实例分析表明,无偏GM(1,1)幂模型使得传统模型的模拟与预测精度得到了显著的改善. 相似文献
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我国企业债券市场明显滞后于整个资本市场的发展,加快发展企业债券市场的呼声日高。但是去除企业债券发展的束缚是一个渐进的过程。在此背景下,本文对我国企业债券融资发展进行定量预测。考虑到影响我国企业债券发展的因素较多且不确定,笔者采用灰色系统GM(1,1)模型进行预测。GM(1,1)模型是有偏差的灰指数模型,其精度取决于背景值的构造形式和初始条件的选取。已有的研究文献均是从一个侧面单独改进GM(1,1)模型,这里,笔者提出一种同时优化背景值和初始条件的新GM(1,1)模型。笔者发现新优化GM(1,1)模型比单独优化背景值或单独优化初始条件有更高的模拟精度。在此基础上,利用新改进GM(1,1)模型对我国2010年之前的企业债券余额进行了预测。 相似文献
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从理论上分析了GM(1,1)模型中的背景值,提出组合插值的思想,利用分段线性插值函数与Newton插值公式结合的方法构造一类新的灰色预测模型CIGM(1,1),改进背景值的构造方法,克服现有的灰色改进模型的不足,为提高预测精度提供了新的途径。最后以2008年江苏省工业用电量数据为例,用本文提出的方法进行预测仿真,理论分析和应用实例表明了本文所提方法的有效性。 相似文献
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由于具有能以任意精度逼近任意复杂非线性函数的优良性能,神经网络在灰色系统预测中得到了较大的应用。在已有的研究基础上,针对灰色神经网络进化时容易陷入局部最优,参数修正受阻的问题,建立基于遗传粒子群混合算法优化的新型灰色神经网络模型。首先将灰色神经网络进行数学建模,以便于优化算法的应用;其次,综合遗传算法与粒子群算法的优点,构造一种混合算法,运用混合算法对灰色神经网络进行优化;最后通过日本入华游客数量预测的算例研究,比较新型灰色神经网络与灰色神经网络、单一算法优化的灰色神经网络的预测精度。所得结果表明,混合算法优化的新灰色神经网络具有更好的预测性能,在社会经济领域有着广泛的应用前景。 相似文献
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Although the grey forecasting model has been successfully adopted in various fields and demonstrated promising results, the literatures show its performance could be further improved. For this purpose, this paper proves that the growth rate of the simulated value of the grey model GM(1,1) is a fixed value. If the growth rates of the primary sequence are equate, the fitted value deriving from GM(1,1) is the same as the primary sequence, otherwise greater error would occur. In order to overcome shortcoming of the fixed growth rates, extend the traditional GM(1,1) model by introducing linear time-varying terms, which can predict more accurately on non geometric sequences, termed EGM(1,1). Finally, compared with the other improved grey model and ARIMA model, experimental results indicate that the proposed model obviously can improve the prediction accuracy. 相似文献
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GM(1,1)是结构信息不完全的灰色预测模型,但当前其模拟及预测结果的实数形式不满足灰色理论解的非唯一性原理。文章从GM(1,1)网络模型出发,分析了灰作用量的背景与内涵,还原了影响因素不确定条件下灰作用量的区间灰数形式,构建了具有非唯一解的新型GM(1,1)均值差分模型。新模型具有更加完善的体系结构,同时能实现对传统 GM(1,1)均值差分模型的完全兼容。应用新模型对我国电力能源消费量进行建模,结果显示其建模结果的合理性优于传统 GM(1,1)模型。本研究成果对丰富灰色预测模型理论框架、完善灰色预测模型结构体系具有积极意义。 相似文献
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针对传统GM(1,N)模型未考虑参数随时间变化的动态特征及未明确驱动因素作用机制的问题,首先引入线性时变参数以及驱动因素控制函数,构建基于驱动因素控制的线性时变参数DLDGM(1,N)模型,论证DGM(1,1)、NDGM(1,1)、TDGM(1,1)、DGM(1,N)、DCDGM(1,N)模型均是该模型在不同参数取值下的特殊形式;然后基于白化信息充分和匮乏的两种情况,给出驱动因素控制参数的识别方法;最后应用所提模型对河南省粮食产量进行预测,验证模型的有效性和实用性。 相似文献
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研究灰色预测模型建模的演化过程,可以更好地了解模型的本质特征和状态变化。惯性灰色模型主要研究灰色预测模型建模的演化过程,了解系统变化状态。本文根据数据的力学特性,利用矩阵分析方法研究惯性灰色模型的建模步骤,简化文献[1]中惯性模型的结构参数和分量参数形式,总结求解各种数据序列的力学变换式,获取各种惯性灰色模型的建模机理。最后通过实例研究系统状态的演变过程,将惯性灰色GM(1,1)模型应用到交通流状态的判定中,得到三相交通流与三种惯性灰色GM(1,1)模型的对应关系。利用三种惯性模型模拟效果来准确判断交通流的状态,揭示交通系统实时特性,为交通规划、控制和优化提供可靠的理论依据。 相似文献
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