基于EGA算法的小样本非线性残差灰色Verhulst计量组合预测模型

发布时间：2018-06-09 22:21

  本文选题：组合预测 + 小样本　； 参考：《系统工程理论与实践》2017年10期

【摘要】：针对复杂经济系统下时间序列所呈现出的小样本非线性残差特征,采用非线性残差灰色Verhuilst模型进行研究,修正传统计量模型对于残差信息挖掘不够,预测精度不高的问题,在此基础上,选择带有精英策略的EGA算法来建立灰色Verhulst计量组合预测模型,设计了算法实现的逻辑流程和非线性残差灰色Verhulst计量组合预测模型的整体建模思路,提出了改进多准则目标优化NP完全问题的新方法,对模型的预测效果进行比较分析.实证研究表明:基于EGA算法的小样本非线性残差灰色Verhulst计量组合预测模型算法收敛速度快,拟合效果好,预测结果更精确.
[Abstract]:In view of the small sample nonlinear residual characteristics presented in the time series of the complex economic system, the nonlinear residual grey Verhuilst model is used to study the problem that the residual information mining is not enough and the prediction accuracy is not high. On this basis, the EGA algorithm with the elite strategy is selected to establish the grey Verhulst. The combinatorial prediction model is used to design the logical flow of the algorithm and the whole modeling idea of the nonlinear residual grey Verhulst measurement combined forecasting model. A new method to improve the NP complete problem of the multi criterion objective optimization is proposed, and the prediction effect of the model is compared and analyzed. The real proof research shows that the small sample non line based on the EGA algorithm is non line. The grey residual Verhulst grey combination forecasting model has fast convergence speed, good fitting effect and more accurate prediction results.
【作者单位】： 海军工程大学装备经济管理系;
【基金】：国家社会科学基金军事学项目(12GJ003-119) 海工大社会科学基金(HGDSK2015F45)~~
【分类号】：N941.5;O212

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本文编号：2001025