基于遗传算法的GM(1,1,λ)改进模型

研究表明,灰色GM(1,1)预测模型中的背景值及建模序列光滑度对于模型的预测精度均有影响。针对这一问题,引入背景值构造参数λ和三点平滑法,提出了基于三点平滑的GM(1,1,λ)改进模型,并利用遗传算法对引入的参数λ进行了最优值搜索。最后通过实例和仿真证明改进模型优于现有的灰色模型,具有更高的模拟和预测精度。