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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。 相似文献
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GM-EGARCH模型是一种将灰色预测模型(GM(1,1)模型)与EGARCH模型相结合的新型混合波动率模型.针对GM(1,1)模型在其适用务件上的局限性,文章利用残差灰色预测模型(RGM(1,1)模型)对GM(1,1)模型的预测结果进行改进,再将RGM(1,1)模型与GARCH模型相结合,构建RGM-EGARCH模型来修正随机误差项.通过对深证综合指数的实证分析,比较了RGM-EGARCH模型、GM-EGARcH模型和EGARCH模型的样本外短期预测效果.实证结果表明,在三种模型中,RGM-EGARCH模型具有最好的波动率预测效果. 相似文献
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为了提高居民消费价格指数的预测精度,对于呈近似S形的CPI时间序列,利用灰色Verhulst模型对其预测.构造基于时间序列的人工神经网络输入输出模式,利用BP神经网络对原始数据与灰色verhulst预测值的残差进行训练.仿真实例表明,该组合算法预测结果比单纯使用GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和文献[1]的总体误差要小,将神经网络引入到灰色Verhudst模型中能较好地提高预测精度. 相似文献
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分数阶反向累加GM(1,1)模型及其性质 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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本文针对具有波动和增长二重趋势的季节周期性时间序列,首先利用ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)S乘积模型对原序列进行识别和拟合;然后对其残差子序列运用带阀值的灰色GM(1,1)改进模型进行逐期修正;最后结合二者得到基于残差子序列修正的ARIMA-GM叠加预测模型。本文利用此模型对短期日负荷进行预测,结果表明此模型具有很高的预测精度和良好的适应性,可以满足实际的预测要求。 相似文献
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文章分析了现有灰色GM(1,1)模型的缺陷,根据最小二乘原理,提出了以GM(1,1)的一次累加生成建模序列所有分量的拟合误差平方和最小为约束条件,以求得新灰色GM(1,1)预测模型的最优初始值;对原GM(1,1)模型进行了改进,构建了新的GM(1,1)模型,并与现有的GM(1,1)模型进行了预测精度的比较。仿真分析结果表明了新改进预测模型的有效性。 相似文献
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为了提高GM(1,1)模型的精度和适用范围,文章同时在两方面对累积法GM(1,1)模型进行了改进:对初始序列进行预处理以改善其光滑性;用GM(1,1)模型的内涵型代替白化响应式进行预测计算.分析结果表明,改进模型不仅比传统模型的预测精度高,而且完全适用于高增长序列,拓广了GM(1,1)模型的适用范围. 相似文献
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文章提出了一种新的非等间距GM(1,1)模型参数估计方法,该方法不再构造非等间距序列背景值,而是基于欧拉公式直接求解模型参数来建立预测模型,为非等间距GM(1,1)模型参数求解提供了一条新的思路和解决方法。实例应用表明,利用该方法建立的非等间距GM(1,1)模型显著改善了模拟和预测精度,具有精度高、适用性强等特点。 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
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针对传统灰色GM(1,1)模型参数估计的最小二乘算法稳健性较差,在分析全最小一乘算法比最小二乘算法具有较好稳健性的基础上,文章提出了基于全最小一乘准则估计灰色GM(1,1)模型的参数,并给出了求解该算法的LINGO程序和规划模型方法,并通过计算实例说明,基于全最小一乘准则参数估计的GM(1,1)模型比传统灰色GM(1,1)模型具有更好的抗干扰性能和受异常点影响小的优点,从而拓展了灰色GM(1,1)模型的适用范围。 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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基于时间序列的GM(1,1)预测模型及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
GM(1,1)是较常用的时间序列预测模型.文章在借鉴运用时间序列和GM(1.1)预测模型的理论基础上,实证研究了京津冀地区国际旅游人次数的发展趋势.笔者根据2000-2008年京津冀国际旅游人次数的原始时间序列数据,通过GM(1,1)模型对各因素进行关联度分析,并对原始数据进行生成处理,形成有较强规律性的新数据序列,然后建立相应的微分方程模型,预测了2009-2013年京津冀国际旅游人次数的未来发展趋势,也再次验证了GM(1,1)预测模型是建模精度等级为二级的合格模型. 相似文献
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文章对传统的随机振荡序列的直线喇叭带预测模型提出了疑问,分析了产生随机振荡序列的主要原因;采用平均弱化缓冲算子弱化随机振荡序列的峰值,将随机序列取值带由直线喇叭带转换成指数包络带;根据弱化后的数据序列峰值所连直线计算新序列,求出了该序列GM(1,1)模型的发展系数和灰色作用量,并进一步计算包络带的上缘点和下缘点;时上缘点和下缘点序列再次使用GM(1,1)模型,得到了随机振荡序列预测区间的上限、下限及基本预测值. 相似文献