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研究表明,GM(1,1)模型的背景值构造方法是影响其建模精度的一个重要因数。文章研究了已有的相关文献中关于背景值的构造方法,进而提出了一种新的背景值构造方法,其具有更好的适应性。同时,为了进一步提高灰色GM(1,1)模型的模拟及预测精度,利用拟合值和原始值平方和误差最小对预测模型的初始值进行了优化。文章改进的优化GM(1,1)模型既适用于对低增长指数的数据也适用于对高增长指数的数据进行GM(1,1)预测实例建模结果展示了其具有更高的精度和适应性。 相似文献
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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。 相似文献
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对背景值和灰导数同时优化的新GM(1,1)模型 总被引:1,自引:0,他引:1
文章在现有的对灰色模型的背景值,灰导数的单独优化方法基础上,提出了对背景值和灰导数同时作用的优化方法,结合迭代的方法建立新模型;从理论上严格论证了新模型对标准指数序列而言具有白化指数律重合性;通过来源于生产实际的数据验证了新模型相对于原始模型、单独优化灰导数模型、单独优化背景值模型,都具有更优的模拟精度和预测精度。 相似文献
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文章利用我国2010年9月~2011年3月的CPI月度指数,采用GM(1,1)模型建立CPI预测模型,并进行模型检验,采用该模型对未来几个月的CPI走势进行预测,结果表明模型有效。 相似文献
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基于模式搜索法优化的GM(1,1)模型 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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居民消费价格指数的GM(1,1)模型预测 总被引:2,自引:0,他引:2
影响居民消费价格指数(CPI)的因素很多,难以通过回归模型来预测其未来走势.在一个较长的时间序列内,CPI变化具有较强的规律性,这满足使用GM(1,1)建模并用于预测的基本要求.文章通过创建CPI的GM(1,1)模型,并对该模型可用性进行了验证;在验证通过的情况下进行了CPI的模拟及预测.事实证明,使用GM(1,1)模型来预测CPI未来的走势,且具有较高的预测精度. 相似文献
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基于改进的灰色GM(1,1)模型的人口预测 总被引:4,自引:0,他引:4
一个国家或地区的人口准确预测是制定相应的宏观政策和规划的重要依据。本文以灰色预测理论为基础,运用改进的GM(1,1)模型,以辽宁省为例,对人口进行预测,并与传统的GM(1,1)模型预测结果进行比较。结果表明:改进的GM(1,1)预测模型预测精度大大提高,具有可行性和实用性,可用与对未来人口规模进行预测。 相似文献
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文章以灰色GM(1,1)模型背景值的优化为研究目的,讨论了传统背景值构造方法适用于低增长指数序列、对高增长指数序列拟合产生滞后误差的原因,提出了利用非齐次指数函数x(1)(t):A.eBt+C在区间[k-1,k]上与横坐标轴所围实际面积来构造背景值的新方法,并对其合理性进行了证明;在不同发展系数a条件下,比较了背景值构造方法对模拟和预测精度的影响,给出了新背景值条件下GM(1,1)模型的适用范围;大量的数据模拟和模型比较表明,新背景值构造方法提高了背景值的精确性及灰预测模型的拟合精度和预测精度. 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献