近似非齐次指数序列预测的新融合模型构建

发布时间：2018-04-19 21:51

  本文选题：DDGM( + )　； 参考：《统计与决策》2016年10期

【摘要】：DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型都是针对小样本进行预测的方法,文章根据DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型结构特点上的相似性,将LS-SVM算法引入DDGM(1,1)模型,构建了一种基于DDGM(1,1)与LS-SVM算法融合的预测模型。该模型基于DDGM(1,1)模型作为建模原型,利用LS-SVM算法优化了DDGM(1,1)模型的参数估计方法,增强模型的推广性。实验表明,新模型充分发挥两种小样本预测技术的各自优势,实现了优势互补,对近似非齐次指数时间序列的预测具有较高精度。
[Abstract]:Based on the similarity between DDGM-1) model and LS-SVM model, this paper introduces the LS-SVM algorithm into DDGM-1) model, and constructs a prediction model based on the fusion of DDGM-1) and LS-SVM algorithm. The model is based on the DDGM-1) model, and the parameter estimation method of DDGM-1) model is optimized by using LS-SVM algorithm to enhance the generalization of the model. The experiments show that the new model makes full use of the respective advantages of the two small sample prediction techniques and realizes the complementary advantages. The new model has a high accuracy for the prediction of approximate inhomogeneous exponential time series.
【作者单位】： 长江大学信息与数学学院;
【基金】：湖北省自然科学基金资助项目(2013CFA053) 长江大学数学与应用数学研究所开放基金项目(KF1506;KF1508);长江大学基础学科研究发展基金资助项目(2014JCY002)
【分类号】：F224

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1774880