基于振荡序列的灰色GM（1,1|sin）幂模型及其应用

发布时间：2021-10-08 15:35

　　针对现实中普遍存在的振荡序列预测问题,传统灰色模型的预测效果并不理想。为此,在现有灰色GM（1,1|sin）模型基础上,提出了GM（1,1|sin）幂模型,给出了最小二乘准则下的参数计算公式;构建了以平均模拟相对误差最小化为目标的非线性优化模型,利用粒子群优化算法求得最优参数。最后,将新模型应用于城市交通流和高新技术产品出口额模拟预测,并将预测结果与传统GM（1,1）模型、GM（1,1）幂模型和GM（1,1|sin）模型进行了比较,结果表明,新模型具有更高的模拟精度,更适合对振荡序列的预测分析。 

【文章来源】：浙江大学学报(理学版). 2019,46(06)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1灰色GM(1,1|sin）模型简介
2灰色GM(1,1|sin）幂模型
3 GM(1,1|sin）幂模型参数p和γ的确定
4应用实例
    4.1城市道路交通流预测
    4.2高新技术产品出口额预测
5结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于灰色理论的新陈代谢自适应多参数预测方法[J]. 张朝飞,罗建军,徐兵华,马卫华.  上海交通大学学报. 2017(08)
[2]振荡序列的分数阶离散GM（1,1）幂模型及其应用[J]. 王俊芳,罗党.  控制与决策. 2017(01)
[3]基于灰作用量优化的分数阶灰色预测模型研究[J]. 许泽东,柳福祥,刘军.  数学的实践与认识. 2016(19)
[4]基于粒子群算法的非线性时变参数离散灰色预测模型[J]. 王亮,滕克难,吕卫民,金永川.  统计与决策. 2015(12)
[5]灰色多变量GM（1,N）幂模型及其应用[J]. 王正新.  系统工程理论与实践. 2014(09)
[6]基于傅立叶级数的小样本振荡序列灰色预测方法[J]. 王正新.  控制与决策. 2014(02)
[7]GM（1,1）幂模型的派生模型[J]. 王正新.  系统工程理论与实践. 2013(11)
[8]振荡型GM（1,1）幂模型及其应用[J]. 王正新.  控制与决策. 2013(10)
[9]GM（1,1）幂模型的病态性[J]. 王正新,党耀国,刘思峰.  系统工程理论与实践. 2013(07)
[10]基于GM（1,1）幂模型的振荡序列建模方法[J]. 王正新,党耀国,裴玲玲.  系统工程与电子技术. 2011(11)



本文编号：3424451