基于复化Simpson公式优化背景值的GM（1,1）模型及应用

发布时间：2021-08-12 08:50

　　文中针对传统GM（1,1）模型背景值求解存在误差,模型预测精度低的问题,通过分析误差来源,根据已有复化Simpson公式优化背景值的方法,利用积分函数分区间积分求解逼近的思想,构建动态序列预测模型,并结合实例分析进一步验证了该方法的有效性,能够减弱背景值影响误差,提高模型的拟合预测精度,对工程实际应用具有适用性。 

【文章来源】：矿山测量. 2019,47(03)

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 复化Simpson公式优化背景值的GM (1, 1) 模型原理
    1.1 GM (1, 1) 模型
    1.2 复化Simpson公式优化
2 实例分析
3 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]GM（1,1）模型在边坡变形监测中的应用研究[J]. 欧阳经富,谢新宇,李江浪.  勘察科学技术. 2018(01)
[2]基于优化GM（1,1）在基坑变形预测中的应用研究[J]. 王景环,豆红磊,刘龙飞,程庸.  矿山测量. 2018(01)
[3]基于背景值优化的GM（1,1）模型在牡丹江GDP预测中的应用[J]. 祖培福,赵文英,谢威,刘芳,张宇姣.  数学的实践与认识. 2018(01)
[4]GM（1,1）模型在凤山隧道变形预测中的应用[J]. 王露.  建筑技术. 2017(09)
[5]基于Markov理论的加权非等距GM（1,1）预测优化模型[J]. 李志伟,李克昭.  测绘工程. 2016(12)
[6]GM（1,1）模型在高铁软土路基沉降监测中的应用[J]. 林飞,甄龙,张胜,陈俊平.  地理空间信息. 2016(03)
[7]GM（1,1）灰色预测模型在道路软基沉降预测中的应用[J]. 李小刚,张廷会.  铁道科学与工程学报. 2016(01)
[8]基于复化梯形公式的GM（1,1）模型背景值的优化[J]. 蒋诗泉,刘思峰,周兴才.  控制与决策. 2014(12)
[9]灰色系统GM（1,1）模型在建筑物变形监测中的应用[J]. 肖文,范志平,蔡仁澜,肖潇.  地理空间信息. 2010(02)



本文编号：3338010