基于重心权有理插值的GM（1,1）模型优化

发布时间：2021-08-24 09:42

　　为进一步提高GM（1,1）模型的建模效率,提出了一种新的GM（1,1）模型,从以下方面进行了改进:第一,基于重心权有理插值,改进了背景值的重构质量;第二,基于单纯形法,优化了模型的初始条件;第三,使用非线性最小二乘拟合,进一步优化了模型的参数.最后,通过数值模拟和具体实例进一步验证方法的有效性. 

【文章来源】：数学的实践与认识. 2018,48(24)北大核心

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 引言
2 GM(1,1)模型的优化
    2.1 传统GM(1,1)模型
    2.2 背景值重构
    2.3 初始条件优化
    2.4 参数优化
3 应用实例
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]特征自适应型GM（1,1）模型及对中国交通污染排放量的预测建模[J]. 徐宁,党耀国.  系统工程理论与实践. 2018(01)
[2]基于时间权重序列的GM（1,1）初始条件优化模型[J]. 郑坚,陈斌.  控制与决策. 2018(03)
[3]GM（1,1）模型背景值的优化[J]. 江艺羡,张岐山.  中国管理科学. 2015(09)
[4]GM（1,1）模型初始条件和初始点的优化[J]. 郭金海,杨锦伟.  系统工程理论与实践. 2015(09)
[5]基于组合插值的GM（1,1）模型预测方法的改进与应用[J]. 王晓佳,杨善林.  中国管理科学. 2012(02)
[6]基于三次样条的动态GM（1,1）模型在智能电网用电量预测中的应用（英文）[J]. 王晓佳,杨善林,丁静,王海江.  中国通信. 2010(04)
[7]以x（1）（n）为初始条件的GM模型[J]. 党耀国,刘思峰,刘斌.  中国管理科学. 2005(01)
[8]最小一乘线性回归(上)[J]. 陈希孺.  数理统计与管理. 1989(05)



本文编号：3359751