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灰色振荡序列GM(1,1)模型及在城市用水中的应用 被引量:23
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作者 赵宇哲 武春友 《运筹与管理》 CSCD 北大核心 2010年第5期155-159,166,共6页
GM(1,1)模型是城市用水量预测的一种有效的方法,但利用GM(1,1)模型难以反映序列的随机波动性。本文提出的平移变换和几何平均变换方法,不仅能构造更适合建立GM(1,1)模型的单调递增序列,也能有效地弱化原始序列的随机性,并保持其单调性,... GM(1,1)模型是城市用水量预测的一种有效的方法,但利用GM(1,1)模型难以反映序列的随机波动性。本文提出的平移变换和几何平均变换方法,不仅能构造更适合建立GM(1,1)模型的单调递增序列,也能有效地弱化原始序列的随机性,并保持其单调性,使其变化梯度趋于平缓。通过大连市2000~2006年用水量的预测结果表明,此方法能够反映出城市用水量所具有的波动特性,提高GM(1,1)模型的预测精度,可应用于对灰色振荡序列建立GM(1,1)模型,从而扩大了GM(1,1)模型的应用范围。 展开更多
关键词 灰色预测 GM(1 1)模型 振荡序列 用水量预测 平移变换 几何平均变换
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改进的灰色预测模型在煤矿成本预测中的应用 被引量:4
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作者 侯运炳 汪健民 +2 位作者 张晓 石森森 李照栋 《中国矿业》 北大核心 2013年第5期49-52,共4页
GM(1,1)模型是进行成本预测的普遍方法,但传统的GM(1,1)模型却难以反映序列的随机波动性。本文通过对传统的GM(1,1)模型进行改进,将原始时间序列进行加速平移变换和几何平均变换,有效地弱化了原始数据的随机性,将改进的GM(1,1)模型应用... GM(1,1)模型是进行成本预测的普遍方法,但传统的GM(1,1)模型却难以反映序列的随机波动性。本文通过对传统的GM(1,1)模型进行改进,将原始时间序列进行加速平移变换和几何平均变换,有效地弱化了原始数据的随机性,将改进的GM(1,1)模型应用于某矿的原煤成本预测,对该矿区2003~2011年的单位原煤成本进行相对误差检验,预测结果表明该改进模型预测效果较好,为煤矿企业进行成本预测提供了一种适用的工具。 展开更多
关键词 灰色模型 平移变换 几何平均变换 原煤成本
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应用柯西推理证明不等式
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作者 王盛刚 《高等函授学报(自然科学版)》 1996年第5期43-44,共2页
不等式的证明方法多种多样,本文讨论应用柯西推理证明不等式。 法国数学家柯西(A.L.Cauchy)在《分析教程》的注释Ⅱ中,对于AG不等式给出了一个证明。其方法是:为证明命题P(n)
关键词 柯西推理 不等式 证明方法 调和平均变换 几何平均变换 算术平均变换
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矿区边坡变形预测的IGM-LSSVM模型 被引量:5
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作者 冯腾飞 刘小生 +1 位作者 钟钰 马玉清 《金属矿山》 CAS 北大核心 2019年第3期168-172,共5页
由于监测环境恶劣,变形监测序列常伴有较大波动,针对灰色模型(gray model,GM)仅适用于分析指数型变形序列,且最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)在进行变形预测时存在参数难以有效选取的问题,提出了一种... 由于监测环境恶劣,变形监测序列常伴有较大波动,针对灰色模型(gray model,GM)仅适用于分析指数型变形序列,且最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)在进行变形预测时存在参数难以有效选取的问题,提出了一种改进的灰色最小二乘支持向量机变形预测模型(IGM-LSSVM)。将几何平均生成变换引入GM(1,1)模型,增强其输入样本的指数规律性,初步预测出变形值并计算残差;针对人工蜂群算法(artificial bee colnony,ABC)在优化LSSVM参数时易陷入局部极值的缺陷,引入Metropolis准则并为其设计了自适应降温函数,得到自适应Metropolis人工蜂群算法(adaptive metropolis artificial bee colnony,AMABC);利用AMABC算法优化的LSSVM训练GM(1,1)模型得到的预测残差值补偿GM(1,1)模型,得到最终预测值。某矿区边坡变形预测表明:AMABC算法有效克服了ABC算法易陷入局部最优解的缺点,IGM-LSSVM、GM(1,1)、ABC-GM-LSSVM等模型预测的平均相对误差分别为1.223%,9.565%、3.200%,可见,IGM-LSSVM的预测精度相对于其余2种模型优势明显,对于实现矿区边坡变形高精度预测有一定的参考价值。 展开更多
关键词 变形监测 灰色模型 最小二乘支持向量机 几何平均生成变换 METROPOLIS准则 自适应降温函数
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