灰色模型的预测精度研究及其在百里香枝条长度预测中的应用

发布时间：2020-07-30 03:42

【摘要】：在灰色系统理论中灰色预测指的是对历史原数据信息通过建立灰色模型的方式,掌握对系统的未来发展趋势,使其能在对未来事物的预测中进行科学推测。它的核心思想为：通过对系统中含有价值信息较少的数据创建微分预测模型,进一步对杂乱数据、表述内容模糊的系统进行持续、稳定的描述。该模型偏重研究“贫信息、少数据、不确定”的问题。百里香的花朵不仅小而且很密集,在开放时能散发芬芳,它的植株矮小,形成的地被层通常厚实且富有弹性。因此,论文通过运用连续空间蚁群算法来优化灰色模型参数的方法实现提高灰色模型预测精度,并将所研究的模型应用于百里香枝条长度预测问题中,使该模型今后能为内蒙古地区的城市园林项目建设添砖加瓦。论文主要工作有以下三点：1.对传统GM(1,1)模型的缺陷问题进行认真分析,从GM(1,1)模型的背景值几何意义角度切入,通过构造新的背景值公式实现提高模型预测精度的目标。改进后的IGM(1,1)模型在对系统进行预测时精度得到改善。2.通过使用连续空间蚁群算法实现对IGM(1,1)模型参数求解的改进。该方法是利用了连续空间蚁群算法的全局搜索和局部搜索操作限定最优解范围,从而提出基于蚁群算法理论的ACOGM(1.1)模型。3.将三种模型分别应用到呼朔高速公路护坡上的百里香枝条长度预测问题中,经过仿真实验验证了论文中提出的IGM(1,1)模型和ACOGM(1.1)模型的有效性。仿真结果显示的数据表明,经过模型精度改进后的新模型预测精度好于传统GM(1,1)模型。完成论文期间曾多次与我校优秀创业学生、内农草业有限公司负责人进行交流,论文中所使用的枝条长度数据均来自实地测量后记录得到。通过将改进后的ACOGM(1.1)模型应用于呼朔高速路护坡上的百里香枝条长度的预测模型中,进一步验证其预测精度的改善情况,以此对百里香的抗旱、观赏功能做进一步掌握。希望后期能够通过与校友的合作,将农业与信息化相结合,彼此协调发展,进一步激发农业信息化创新创业项目的发展。
【学位授予单位】：内蒙古农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：N941.5;S685.99

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本文编号：2774960