基于最小二乘配置法的优化GM(1,1)预测模型及其应用

发布时间：2024-12-19 04:48

　　 针对灰色GM(1,1)预测模型预测结果精度低、模型缺乏稳定性的问题,基于最小二乘配置理论的GM(1,1)预测优化模型,首先通过使得生成序列新预测值的误差在最小二乘意义下最小,选取GM(1,1)模型的最优初值,利用指数函数法构造新的背景值;然后将优化的GM(1,1)模型和最小二乘配置理论有机结合,进一步对优化的GM(1,1)模型进行改进,构建优化的灰色最小二乘配置预测模型;最后通过对建筑物的沉降数据进行定量分析与预报,与其他模型进行对比分析。

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【文章目录】：
1 GM(1,1)预测模型的建立[1,3,15]
2 优化GM(1,1)预测模型的建立
    2.1 基于函数变换y=arccot(xα)的原始数据序列光滑[16]
    2.2 背景值优化
    2.3 对初值的修正[17]
3 GM(1,1)模型综合优化后预测的基本过程
4 结合最小二乘配置理论修正优化的GM(1,1)预测模型
    4.1 最小二乘配置基本理论[14,19]
    4.2 协方差函数的确定
    4.3 最小二乘配置修正优化的GM(1,1)预测模型
5 实例分析
6 结语



本文编号：4017682