正弦函数变换型G(1,1)模型在蚌埠市小麦产量预测中的应用

发布时间：2024-02-21 06:18

　　由于易受气候以及自然灾害等因素的影响,小麦产量的变化往往呈现出接近周期性的非线性趋势,为了克服传统GM(1,1)模型预测结果呈单调性的缺点,本文先将原始数据x⁰映射成正弦函数x⁰=siny⁰(y⁰=arcsinx⁰)后的y⁰值作为新的原始数据带入GM(1,1)模型,然后再将GM(1,1)模型的预测值运用x⁰=siny⁰还原回去,对GM(1,1)预测模型加以改进.结果表明,在预测准确度上,正弦函数变换型的GM(1,1)模型明显优于传统的GM(1,1)模型.

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 GM (1, 1) 预测模型
    1.1 GM (1, 1) 模型的一般形式及相关符号的意义
    1.2 辨识算法
    1.3 预测值的还原
    1.4 灰色系统模型检验
2 正弦函数变换型的GM (1, 1) 模型
3 蚌埠市小麦产量预测实例
    3.1 数据来源
    3.2 模型的计算与分析
4 结语



本文编号：3905162