GM（1,1）模型的改进现状及应用

发布时间：2021-08-26 20:39

　　GM（1,1）模型是目前最常用的灰色预测模型。文章在大量已有相关研究文献的基础上从背景值构造的改进、白化方程参数重构、灰微分方程建模（离散GM（1,1）模型）,直接求解参数法四个方面对当前GM（1,1）模型的改进现状进行了分析和总结。对比四种改进方法的建模难度和拟合精度,提出了GM（1,1）模型改进方法的应用建议,推荐采用白化方程参数重构法。 

【文章来源】：统计与决策. 2019,35(06)北大核心CSSCI

【文章页数】：3 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于变步长梯形算法GM（1,1）模型背景值的优化[J]. 肖利哲,王学娟.  统计与决策. 2016(23)
[2]改进的GM（1,1）灰色预测模型及其应用[J]. 王璐,沙秀艳,薛颖.  统计与决策. 2016(10)
[3]基于综合优化GM（1,1）的形变预测模型[J]. 李克昭,李志伟,孟福军,丁安民.  大地测量与地球动力学. 2016(02)
[4]对GM灰色模型及理论的分析[J]. 顾乐民.  计算机工程与应用. 2016(06)
[5]基于有理插值公式GM（1,1）模型的背景值构造新方法与应用[J]. 晋斌,张辉.  中国传媒大学学报(自然科学版). 2014(04)
[6]对GM灰色模型及理论的质疑[J]. 顾乐民.  计算机工程与应用. 2011(30)
[7]线性组合背景值构造在GM（1,1）模型中的优越性分析[J]. 陈鹏宇,郎林智.  西南师范大学学报(自然科学版). 2010(06)
[8]灰色GM（1,1）模型的改进[J]. 陈鹏宇.  山东理工大学学报(自然科学版). 2009(06)
[9]优化灰导数后的新GM（1,1）模型[J]. 李玻,魏勇.  系统工程理论与实践. 2009(02)
[10]基于Gauss公式的GM（1,1）模型的背景值构造新方法与应用[J]. 江南,刘小洋.  数学的实践与认识. 2008(07)



本文编号：3364930