初始条件自适应优化的ANGM（1,1）模型及其应用

发布时间：2021-12-10 11:24

　　少数据、贫信息的非等间距序列预测建模是灰色系统理论的重要内容之一,也是现实工程应用中经常遇到的难题.本文基于自适应优化的初始条件,构建了ANGM（1,1）优化模型.首先,在对已有初始条件优化的非等间距GM（1,1）模型缺陷分析基础上,设计出新型的初始条件自适应优化方法.该方法依据1-AGO序列各时点分量的实际值构建权重分配方程,既保证每个时点信息的充分利用,又自适应调整新旧信息的权重大小.然后,根据建模序列的特征,给出时间参数求解的两个准则及其推导公式,进而构建优化模型.最后,分别利用单调和波动两种特征的实际案例数据,构建4种初始条件优化模型,结果显示本文模型预测效果最好,表明本文模型的适用性和稳定性. 

【文章来源】：系统工程理论与实践. 2020,40(10)北大核心CSSCIEICSCD

【文章页数】：9 页

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
[1]基于提速线路TQI的轨道不平顺预测与辅助决策技术的研究[D]. 曲建军.北京交通大学 2011



本文编号：3532529