基于初始条件优化的GM（1,1）幂模型及其应用

发布时间：2021-08-12 09:48

　　针对GM（1,1）幂模型幂指数和初始条件优化问题,提出了一种基于初始条件和幂指数协同优化的方法。根据新信息优先原理,通过引入权重信息控制函数优化初始条件,表现新旧信息在初始条件构建中作用大小的变化规律,最大限度提取小样本序列中的有效信息,反应新旧信息共同对系统趋势变化的影响;以平均相对误差最小化为目标,参数间约束关系作为条件,构建非线性优化模型,实现GM（1,1）幂模型的幂指数和初始条件协同优化。最后,通过我国网络购物用户规模预测实例研究表明,优化的模型实现模型平均相对误差在理论上的最小化,其建模效果要优于其他对比模型,并将其用于2016-2020年网购用户规模预测,表明本文模型的实用性和有效性。 

【文章来源】：中国管理科学. 2020,28(01)北大核心CSSCICSCD

【文章页数】：9 页

【参考文献】：
期刊论文
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[9]无偏GM（1,1）幂模型其及应用[J]. 王正新,党耀国,练郑伟.  中国管理科学. 2011(04)
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本文编号：3338090