基于等维新息的GM（2,1）递推预测模型

发布时间：2022-01-03 01:17

　　针对GM（2,1）白化方程的解影响其预测精度的问题,提出了一种新的预测模型——等维新息GM（2,1）递推预测模型。该模型通过其灰色微分方程推导出GM（2,1）递推预测模型的表达式,避免了对二阶白化方程进行求解,同时解决了差分方程与微分方程之间因转换而产生误差的问题,并结合等维新息的思想更新GM（2,1）递推预测模型的参数。最后通过实例验证了所提等维新息GM（2,1）递推预测模型的有效性和实用性。 

【文章来源】：电信科学. 2017,33(05)北大核心

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 引言
2 GM (2, 1) 模型
    2.1 建模原理
    2.2 模型的检验
3 等维新息GM (2, 1) 递推模型
4 实例分析
5 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]含Caputo型分数阶导数的灰色预测模型[J]. 吴利丰,刘思峰,姚立根.  系统工程理论与实践. 2015(05)
[2]改进GM（2,1）模型的MATLAB实现及其应用[J]. 李玲玲,单锐,崔红芳.  数学的实践与认识. 2011(20)
[3]两种改进的GM（2,1）模型及其在船舶横摇预报中的应用[J]. 刘丽桑,彭侠夫,周结华.  厦门大学学报(自然科学版). 2011(03)
[4]基于加权组合和最小二乘法改进的GM（2,1）模型[J]. 牛思先,陈鹏宇,苏玉刚.  统计与决策. 2010(22)
[5]基于微粒群算法的GM（2,1,λ,ρ）优化模型[J]. 刘虹,张岐山.  系统工程理论与实践. 2008(10)

硕士论文
[1]几种灰预测模型的参数辨识与优化方法研究[D]. 曾柯方.西华师范大学 2015
[2]灰色预测模型的研究及其应用[D]. 卢懿.浙江理工大学 2014



本文编号：3565269