一种基于灰色模型的数据预测优化算法

发布时间：2024-04-26 02:50

　　近些年来,灰色模型GM(1,1)被大量应用于小样本或穷信息的预测,操作与实现步骤简单,预测精度较高.为了进一步提高GM(1,1)的预测精度,运用遗传算法动态调整GM(1,1)中的均质生成数列分辨率系数,改变通常把灰色模型的分辨率系数设置为1/2的计算模式,使得改进后的GAGM(1,1)算法针对小样本的预测具有更高的精度和鲁棒性.通过算法的数值实验,结果表明优化算法的预测精度高于传统的GM(1,1)算法及多个基于GM(1,1)的改进算法.

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【文章目录】：
1 标准的灰色预测模型
2 改进算法GAGM(1,1)
    2.1 算法改进分析
    2.2 优化算法GAGM(1,1)的设计
3 实验验证与分析
4 结论



本文编号：3964596