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为了拓广GM(1,1)模型的适用范围,对GM(1,1)模型进行了两方面的改进: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作为新的预测公式.理论分析与实验结果表明,改进模型不仅比传统模型的预测精度高,而且完全适用于对高增长序列建模,拓广了GM(1,1)模型的适用范围.
相似文献2.
传统的灰色GM(1,1)预测模型是针对近似齐次指数序列建立的预测模型。为了拓广灰色预测模型的适用范围,建立了近似非齐次指数序列的灰色DNGM(1,1)预测模型。研究了这种灰色预测模型的性质,证明了这种模型都具有线性不变性,也能够完全拟合非齐次指数序列。考虑到初值条件对灰色模型的影响,对该模型进行了参数优化。数据仿真和实例分析表明,灰色DNGM(1,1)预测模型具有较高的预测精度。 相似文献
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针对 GM(1,1) 模型预测误差偏大的问题,对GM(1,1)模型背景值的构造形式进行了研究。为了能够更加有效地降低GM(1,1)模型的预测误差,提出了基于辛普森3/8公式和牛顿插值公式的组合插值方法来构造出新的GM(1,1)模型的背景值。在GM(1,1)模型的建模过程中,由于原始建模数据序列中的第一个数据没有参与建模, 导致原始数据序列的数据资源利用效率降低,影响了GM(1,1)模型预测精度。因此,可以通过把灰色协调系数b加在原始建模数据序列前面的方法,使第一个数据能够参与到GM(1,1)模型的建模过程中。为了检验模型的改进效果,进行了原始建模数据类型分别为纯指数型数据序列、稳定型数据序列和缺失型数据序列的三组实验。对每组测试实验的预测结果进行对比分析,可以发现,基于组合插值方法对GM(1,1)模型的背景值进行改进,可以极大地降低GM(1,1)模型的模拟和预测误差。改进后的模型具有比较好的预测稳定性,增强了GM(1,1)模型的适用性。 相似文献
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研究采用灰色系统理论的数列优化预测问题.传统GM(1,1)模型对光滑性差的数据序列拟合偏差较大,为将GM(1,1)改进模型与数据融合算法相结合,构建一种GM-DF预测模型.首先将几种典型改进方案引入GM(1,1)模型:对原始序列进行幂函数变换,以积分法重构背景值,用累积法进行参数估计;然后从原始序列取不同数据量分别建立GM(1,1)模型进行多次拟合;最后将各次预测值进行数据融合运算得到最终结果.仿真结果表明,将GM-DF预测模型应用于光滑性较差、级比偏差较大的数据序列可获得较高的预测精度. 相似文献
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研究了利用GM(1,1)模型发现时间序列模式的方法,用GM(1,1)模型可以从时间序列中寻找变化规律,预测将来的发展趋势.并应用GM(1,1)模型分别对全国未来10年耕地和粮食进行了预测,预测结果和一些知名学者的预测结果非常接近,说明GM(1,1)模型是挖掘时间序列模式的一个有效的方法. 相似文献
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为解决传统GM(1,1)模型存在的问题,在运用积分中值定理证明含有自适应因子λ∈(0,1)的背景值构造方法可行性的基础上,将该方法引入传统GM(1,1)模型的定义型,推导出了GM(1,1)定义型预测公式,构造了具有自适应能力的GM(1,1,λ)模型.通过理论证明和数据模拟实验两方面的研究结果表明自适应GM(1,1,λ)模型能够克服现存问题,并将模型的适用范围扩大为发展系数a∈(-1/λ,1/1-λ),大于传统GM(1,1)模型的适用范围a∈(-2,2),且可用于高增长序列建模,比传统GM(1,1)模型具有更高的拟合和预测精度. 相似文献
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灰色GM(1,1)模型及其在电力负荷预测中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
讨论了灰色模型GM(1,1)及其改进模型在电力负荷预测中的应用.从灰色理论建模特点出发,提出使用加权均值生成原始数据序列的数据生成方法,在进行平滑的非负电力负荷数据序列的预测中取得了较好的效果.通过后验差检验,对传统的灰色系统GM(1,1)模型和加权均值的GM(1,1)模型进行了比较分析.实例证明,加权均值生成数据的方法进行建模具有较好的精度,在实际电力预测系统中有很好的应用价值. 相似文献
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开展指挥控制系统效能预测性评估研究是提高评估准确性和预判战争发展的重要支撑.首先提出基于区间数的混合数据统一转换方法,解决了指标值为混合数据类型难于评估的问题;其次提出基于最近数据优先累积法的区间GM(1,1)模型,对累积法累加过程进行优化,体现最近数据对预测更重要的特点,用于GM(1,1)模型的参数估计,同时根据区间数整体性改进GM(1,1)模型,解决了传统灰色预测方法预测平均误差较大和无法对区间数时间序列进行预测的问题,最后利用新陈代谢思想对模型进行完善.以某次装备试验评估数据为例进行实例分析,结果表明,改进后的区间数GM(1,1)模型预测精度高,满足试验评估数据多样性和动态性特点,证明了该模型的可用性. 相似文献
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文中首先用1976年到1995年的桐城县冬小麦单产,建立灰色GM(1,1)模型,再用随机过程理论的马尔可夫模型获得GM(1,1)模型在已知年份里的偏差规律(即偏差的转移概率矩阵),并且依照此规律对GM(1,1)模型结果进行修正,将由GM(1,1)模型预测的一个具体数值,修正成为区间和概率组成的预测范围,增加预测的可靠性。最后用灰色-马尔可夫模型外推预测1996年到2000年共5年的小麦单产。实验说明灰色-马尔可夫模型大大提高了预测精度,将预测结果表示为预测范围,更为准确地反映出粮食产量的走势。 相似文献
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针对传统的GM(1,1)灰色预测模型背景值采用均等权值导致预测精度不高的缺点,本文提出一种变权优化选择背景值方法。首先将黄金分割搜索和抛物线插值法相结合确定改进GM(1,1)模型的背景值;然后将改进后的背景值代入灰色预测代数递推方程,从而代替传统的GM(1,1)模型中的白化方程;最后选取指数数列进行模拟并结合某高校教师人数的实际统计数据进行仿真实验。结果表明,改进的GM(1,1)模型减少了平均相对误差,提高了预测精度,具有一定的应用价值。 相似文献
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分析了在长江水质的评价和预测建模过程中出现的一些问题,利用灰色模型的指数特性,建立预测长江水质的GM(1,1)的改进模型。根据数据的周期波动特性,采用灰色系统理论建立了残差序列周期修正GM(1,1)模型,用复合残差来修正预报数据,提高了数据预报的准确程度和模型的适用性。 相似文献
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对灰色预测算法进行了研究。在GM(1,1)模型中,发展系数a和灰色作用量u是两个关键的参数,对系统的性能有较大的影响。传统的方法使用最小二乘法来求解,不仅计算复杂,而且预测结果的误差也较大。论文对此进行了研究,并提出了一种改进的灰色预测算法PSOGP。PSOGP的主体仍使用GM(1,1)模型,但在求解相关参数时,PSOGP使用了粒子群优化算法。仿真试验表明,与经典的GM(1,1)模型相比,PSOGP算法的预测精度得到了较大的提高。 相似文献
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基于灰色预测的大时滞过程的控制研究 总被引:4,自引:1,他引:4
针对传统PID控制对大时滞过程控制效果不佳的情况,采用基于GM(1,1)灰色模型对被控对象系统行为进行预测,并用等维新息、提高原始数据列的光滑度和改变初始条件三者结合的方法对该模型进行改进,得到一个改进的GM(1,1)模型.同时以GM(1,1)模型的发展系数a作为决定预测步长的依据,将其与传统PID结合,组成灰色预测控制系统对大时滞过程进行控制.仿真结果表明,与传统PID控制相比,该方法具有较强的适应性和鲁棒性,控制性能也得到了较明显的改善. 相似文献
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