非等间隔灰色预测模型的二次优化

发布时间：2021-08-29 05:25

　　为提高非等间隔序列数据的预测精度,采用一种新的加权方法对非等间隔序列数据进行处理,将其化为等间隔序列,在此基础之上使用初始条件的自适应性寻优函数对模型进行二次优化,得到最终的灰色预测模型.并用此模型对实测数据进行建模、分析和预测,计算残差平方和的平均数MSE的来比较该模型与其他模型的精度情况.研究结果表明:该模型在非等间隔数据处理中具有较好的预测精度. 

【文章来源】：辽宁工程技术大学学报(自然科学版). 2017,36(05)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引言
1 灰色模型
2 非等间隔GM (1, 1) 模型的建模机理
3 非等间隔灰色预测模型的二次优化
4 实例
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3370001