一种改进的近似非齐次指数增长离散灰色预测方法 被引量：8

1

作者 王宏智 高学东 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第10期72-74,共3页

近似非齐次指数增长离散灰色模型DGM(1,1)解决了原模型的固有偏差问题,但在解决现实中有阶跃扰动、大波动变化的初始序列的时候预测结果依然存在明显的偏差。文章在近似非齐次指数增长离散灰色模型中引入残差,构建偏差修正序列,并以其... 近似非齐次指数增长离散灰色模型DGM(1,1)解决了原模型的固有偏差问题,但在解决现实中有阶跃扰动、大波动变化的初始序列的时候预测结果依然存在明显的偏差。文章在近似非齐次指数增长离散灰色模型中引入残差,构建偏差修正序列,并以其为初始序列重构预测模型,分情况对预测结果进行修正。通过算例进行比较分析,验证了改进模型的精确性和实用性。 展开更多

关键词 近似非齐次指数增长 灰色预测 残差 DGM(1 1)模型

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近似非齐次指数序列预测的新融合模型构建

2

作者 周德强 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第10期30-33,共4页

DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型都是针对小样本进行预测的方法,文章根据DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型结构特点上的相似性,将LS-SVM算法引入DDGM(1,1)模型,构建了一种基于DDGM(1,1)与LS-SVM算法融合的预测模型。该模型基于DDGM(1,1)模型作为建... DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型都是针对小样本进行预测的方法,文章根据DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型结构特点上的相似性,将LS-SVM算法引入DDGM(1,1)模型,构建了一种基于DDGM(1,1)与LS-SVM算法融合的预测模型。该模型基于DDGM(1,1)模型作为建模原型,利用LS-SVM算法优化了DDGM(1,1)模型的参数估计方法,增强模型的推广性。实验表明,新模型充分发挥两种小样本预测技术的各自优势,实现了优势互补,对近似非齐次指数时间序列的预测具有较高精度。 展开更多

关键词 DDGM(1 1) LS-SVM 时间序列预测 机器学习 近似非齐次指数序列

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近似非齐次指数递增序列的IANGM(1,1,k)模型构造 被引量：2

3

作者 陈静 陈友军 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第20期24-27,共4页

针对具有近似非齐次指数规律的递增序列,文章提出利用原始序列与其对应的一次累减生成序列来构建更符合近似非齐次指数规律的新模型IANGM(1,1,k),模型中白化方程的解恰能表示为关于原始序列的时间响应式,使得模型不再需要累减还原过程... 针对具有近似非齐次指数规律的递增序列,文章提出利用原始序列与其对应的一次累减生成序列来构建更符合近似非齐次指数规律的新模型IANGM(1,1,k),模型中白化方程的解恰能表示为关于原始序列的时间响应式,使得模型不再需要累减还原过程就能直接进行模拟和预测,简化了建模过程,并从理论上证明了IANGM(1,1,k)模型中的累减生成序列是非负的近似非齐次指数序列,最后通过实例验证了新模型具有较高的模拟预测精度及实用性。 展开更多

关键词 近似非齐次指数 递增序列 一次累减 IANGM(1 1 k)模型

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近似非齐次指数序列的非等间距IANGM(1,1,k)模型构造 被引量：2

4

作者 陈静 陈友军 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2019年第12期16-21,共6页

针对近似非齐次指数的非等间距数据序列在建模过程中存在灰色微分方程和白化微分方程不匹配、建模后需要对白化微分方程解的时间响应式作累减还原问题,提出利用原始序列与其对应的1-IAGO构建灰色微分方程和白化微分方程相匹配的IANGM(1,... 针对近似非齐次指数的非等间距数据序列在建模过程中存在灰色微分方程和白化微分方程不匹配、建模后需要对白化微分方程解的时间响应式作累减还原问题,提出利用原始序列与其对应的1-IAGO构建灰色微分方程和白化微分方程相匹配的IANGM(1,1,k)模型新方法,该方法利用模型白化微分方程得到的时间响应函数是关于原始序列的表达式,无需累减还原就可以直接进行模拟预测。通过实例验证了新方法对递增和递减的近似非齐次指数的非等间距序列均具有非常好的模拟和短期预测效果,新方法进一步拓宽了灰色预测模型的适用范围。 展开更多

关键词 非等间距 IANGM(1 1 k)模型 近似非齐次指数

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近似非齐次指数序列的DGM(1,1)直接建模法 被引量：37

5

作者 曾波 刘思峰 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2011年第2期297-301,共5页

优化了模型DGM(1,1)的建模初始条件,讨论并证明了该模型与原始数据在升、降、凹、凸等几何形状方面的吻合性;最后通过算例验证了该模型的有效性及实用性;DGM(1,1)直接建模法对丰富与完善灰色预测模型的理论体系,具有积极的意义.

关键词 灰色系统理论 预测模型 DGM(1 1)模型 直接建模 近似非齐次指数序列

原文传递

优化灰导数的直接GM(1,1)模型 被引量：13

6

作者 王瑞敏 魏勇 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2012年第15期70-72,共3页

对于原始数据为近似非齐次指数的序列,文章采用向前差商和向后差商的加权平均值作为直接建模的灰导数,并且优化了初始条件,建立了新的直接GM(1,1)模型。通过实例验证了新模型不仅提高了建模的精度,还扩大了模型的适用范围,具有一定的理... 对于原始数据为近似非齐次指数的序列,文章采用向前差商和向后差商的加权平均值作为直接建模的灰导数,并且优化了初始条件,建立了新的直接GM(1,1)模型。通过实例验证了新模型不仅提高了建模的精度,还扩大了模型的适用范围,具有一定的理论价值和应用价值。 展开更多

关键词 灰导数 直接建模 近似非齐次指数序列 初始条件

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间接DGM(1,1)模型在基坑沉降预测中的应用 被引量：5

7

作者 王岩 黄张裕 +2 位作者 张玉爽 艾合塔木.依米尼亚孜 王文利 《地理空间信息》 2018年第5期103-105,共3页

选取某一基坑沉降监测点,该点11个周期的累计沉降量为近似非齐次指数增长序列,以Java为工具对该点进行编程计算,得到GM(1,1)、DGM(1,1)、间接DGM(1,1)3种模型的基坑沉降预测结果。对比分析发现,间接DGM(1,1)模型精度高于GM(1,1)和DGM(1... 选取某一基坑沉降监测点,该点11个周期的累计沉降量为近似非齐次指数增长序列,以Java为工具对该点进行编程计算,得到GM(1,1)、DGM(1,1)、间接DGM(1,1)3种模型的基坑沉降预测结果。对比分析发现,间接DGM(1,1)模型精度高于GM(1,1)和DGM(1,1)模型,其C值仅为0.01,且残差值增加缓慢,近似于一条水平线,实测值与预测值非常接近,适用范围广,弥补了另两种模型不能进行长期预测的缺憾。 展开更多

关键词 基坑沉降 近似非齐次指数增长序列 间接DGM(1 1)模型

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灰导数优化的一类灰色预测直接建模 被引量：6

8

作者 王健 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第4期556-559,共4页

针对原始序列为近似非齐次指数规律,利用直接建模思想,得到NGM(1,1,K)模型的直接形式;以模型的白化方程为基础,运用梯形公式优化灰导数,改进了时间响应函数,从而对NGM(1,1,K)直接模型进行了改进.应用实例表明:该改进模型可以有效提高模... 针对原始序列为近似非齐次指数规律,利用直接建模思想,得到NGM(1,1,K)模型的直接形式;以模型的白化方程为基础,运用梯形公式优化灰导数,改进了时间响应函数,从而对NGM(1,1,K)直接模型进行了改进.应用实例表明:该改进模型可以有效提高模型精度,也拓宽了灰色预测模型的使用范围. 展开更多

关键词 灰色系统 直接NGM(1 1 K)模型 近似非齐次指数 白化方程 梯形公式 灰导数 时间响应函数

原文传递

离散GM(1,1)直接建模模型及参数估计 被引量：1

9

作者 蒋红梅 《产业与科技论坛》 2014年第12期64-66,共3页

针对近似非齐次指数增长序列,借鉴离散化思想,基于原始数据序列与累减数据序列的关系,直接建立原始数据序列间的关系,得到新的GM(1,1)直接建模模型,并利用最小二乘法进行参数估计。通过实例分析比较,新的GM(1,1)直接建模模型的模拟预测... 针对近似非齐次指数增长序列,借鉴离散化思想,基于原始数据序列与累减数据序列的关系,直接建立原始数据序列间的关系,得到新的GM(1,1)直接建模模型,并利用最小二乘法进行参数估计。通过实例分析比较,新的GM(1,1)直接建模模型的模拟预测精度高达99.99%以上,优于原始的GM(1,1)和GM(1,1)的改进模型,具有一定的理论意义和应用价值。 展开更多

关键词 近似非齐次指数序列 累减 直接建模 最小二乘法

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一类区间灰数预测模型直接建模法

10

作者 王健 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第11期1581-1584,共4页

为利用直接建模思想,推导得出了一类新信息GM(1,1)直接模型形式.传统模型只能针对实数序列进行建立模型.以区间灰数的"核序列"为基础,并结合"信息域不减"原则,构建相应的GM(1,1)区间灰数预测模型;通过以"核序... 为利用直接建模思想,推导得出了一类新信息GM(1,1)直接模型形式.传统模型只能针对实数序列进行建立模型.以区间灰数的"核序列"为基础,并结合"信息域不减"原则,构建相应的GM(1,1)区间灰数预测模型;通过以"核序列"为中心,推导出所建模型区间灰数上下界的时间响应式.实例结果表明:该改进模型可以有效提高预测精度. 展开更多

关键词 灰色系统 直接模型 近似非齐次指数 时间响应函数 区间灰数序列 核序列

原文传递

灰色模型背景值优化的一种新方法 被引量：13

11

作者 高媛媛 魏勇 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第7期21-26,共6页

文章通过将背景值改造为原始序列连续化后的原函数形式,从而使灰色微分方程与白化微分方程更加匹配,然后基于白化微分方程的解y(t)不再是原始序列的一次累加函数这一基本事实,因此不再使用传统的累减还原方法,而是将y(t)直接求导获得模... 文章通过将背景值改造为原始序列连续化后的原函数形式,从而使灰色微分方程与白化微分方程更加匹配,然后基于白化微分方程的解y(t)不再是原始序列的一次累加函数这一基本事实,因此不再使用传统的累减还原方法,而是将y(t)直接求导获得模拟预测公式,经过严格理论证明了本文模型具有白化指数重合性、系数重合性以及平移常数重合性,从而较原始NGM(1,1,K)模型而言,该模型具有对高低增长指数序列都能适用的优势。 展开更多

关键词 NGM(1 1 K) 近似非齐次指数序列 背景值 重合性

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灰色NGM(1,1,k)模型背景值优化方法 被引量：14

12

作者 童明余 周孝华 曾波 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期507-514,共8页

传统灰色NGM(1,1,k)模型的参数估计误差是导致该模型精度不稳定的重要因素,研究面向背景值优化基础上的参数估计方法是提高灰色模型性能的重要手段.通过积分变换,得到与NGM(1,1,k)模型白化方程匹配的灰色微分方程,推导出背景值优化公式... 传统灰色NGM(1,1,k)模型的参数估计误差是导致该模型精度不稳定的重要因素,研究面向背景值优化基础上的参数估计方法是提高灰色模型性能的重要手段.通过积分变换,得到与NGM(1,1,k)模型白化方程匹配的灰色微分方程,推导出背景值优化公式,从而构建背景值优化的新NGM(1,1,k)模型,并从理论上解释新模型能同时模拟严格齐次和非齐次指数增长序列的原因.进一步通过算例和实例验证了所提出的模型均能显著提高序列的模拟和预测精度. 展开更多

关键词 灰色系统 灰色预测模型 近似非齐次指数增长序列 NGM(1 1 k)模型 背景值

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基于直接估计法的NGM(1,1)模型拓展 被引量：10

13

作者 童明余 周孝华 曾波 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期1841-1846,共6页

从近似非齐次指数序列的GM(1,1)模型时间响应函数出发,推导累加序列间的函数递推关系,并给出求解时间响应函数参数值的直接估计方法.在此基础上,构建一种能同时模拟近似齐次和近似非齐次指数序列的新NGM(1,1)模型,该模型避免了模型参数... 从近似非齐次指数序列的GM(1,1)模型时间响应函数出发,推导累加序列间的函数递推关系,并给出求解时间响应函数参数值的直接估计方法.在此基础上,构建一种能同时模拟近似齐次和近似非齐次指数序列的新NGM(1,1)模型,该模型避免了模型参数估计从差分方程到微分方程的跳跃性误差,并从理论上解释了新模型能模拟齐次指数序列和非齐次指数序列的原因.通过对新NGM(1,1)模型与既有模型进行比较,表明了所提出模型具有更优良的模拟和预测性能. 展开更多

关键词 灰色系统 灰色预测模型 直接估计法 近似非齐次指数增长序列

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