引入新息项的离散灰色预测模型
发布时间:2021-12-30 01:25
针对离散灰色模型模拟值增长率恒为常数的问题,有学者通过引入多项式构建了时变参数灰色模型TDGM(1,1)。在此基础上,文章首先通过引入新息项分别构建新息时变参数灰色模型NTDGM(1,1)和新息非线性灰色模型NNDGM(1,1),然后对初值问题进行讨论,最后通过实例进行模拟和测试。结果表明在初值修正下,带有新息项的离散灰色具有更高的模拟与测试精度,且NNDGM优于其余模型。
【文章来源】:统计与决策. 2020,36(05)北大核心CSSCI
【文章页数】:4 页
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于新息优先累积法的GM(1,N)模型及其应用[J]. 袁泉,曾祥艳. 桂林电子科技大学学报. 2017(04)
[2]新息优先累加灰色离散模型的构建及应用[J]. 周伟杰,张宏如,党耀国,王正新. 中国管理科学. 2017(08)
[3]三次时变参数离散灰色预测模型及其性质[J]. 蒋诗泉,刘思峰,刘中侠,方志耕. 控制与决策. 2016(02)
[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]二次时变参数离散灰色模型[J]. 邬丽云,吴正朋,李梅. 系统工程理论与实践. 2013(11)
[6]线性时变参数离散灰色预测模型[J]. 张可,刘思峰. 系统工程理论与实践. 2010(09)
[7]隧道地表沉降预测的时变参数灰序模型TGM-AR[J]. 王铁生,张利平,华锡生,张冰. 河海大学学报(自然科学版). 2007(06)
[8]离散灰色模型的拓展及其最优化求解[J]. 谢乃明,刘思峰. 系统工程理论与实践. 2006(06)
[9]时变参数PGM(1,1)变形预测模型及其应用[J]. 汪孔政. 武汉大学学报(信息科学版). 2005(05)
[10]时变参数灰色沉降预测模型及其应用[J]. 张仪萍,俞亚南,张土乔. 浙江大学学报(工学版). 2002(04)
本文编号:3557205
【文章来源】:统计与决策. 2020,36(05)北大核心CSSCI
【文章页数】:4 页
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于新息优先累积法的GM(1,N)模型及其应用[J]. 袁泉,曾祥艳. 桂林电子科技大学学报. 2017(04)
[2]新息优先累加灰色离散模型的构建及应用[J]. 周伟杰,张宏如,党耀国,王正新. 中国管理科学. 2017(08)
[3]三次时变参数离散灰色预测模型及其性质[J]. 蒋诗泉,刘思峰,刘中侠,方志耕. 控制与决策. 2016(02)
[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]二次时变参数离散灰色模型[J]. 邬丽云,吴正朋,李梅. 系统工程理论与实践. 2013(11)
[6]线性时变参数离散灰色预测模型[J]. 张可,刘思峰. 系统工程理论与实践. 2010(09)
[7]隧道地表沉降预测的时变参数灰序模型TGM-AR[J]. 王铁生,张利平,华锡生,张冰. 河海大学学报(自然科学版). 2007(06)
[8]离散灰色模型的拓展及其最优化求解[J]. 谢乃明,刘思峰. 系统工程理论与实践. 2006(06)
[9]时变参数PGM(1,1)变形预测模型及其应用[J]. 汪孔政. 武汉大学学报(信息科学版). 2005(05)
[10]时变参数灰色沉降预测模型及其应用[J]. 张仪萍,俞亚南,张土乔. 浙江大学学报(工学版). 2002(04)
本文编号:3557205
本文链接:https://www.wllwen.com/projectlw/xtxlw/3557205.html