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GM(1,1)灰色预测模型的改进与应用
被引量:
49
1
作者
杨国华
颜艳
杨慧中
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期575-582,共8页
针对传统GM(1,1)模型预测精度低的问题,采用变权构造背景值,并将模拟拟合的残差构建多项式作为修正值引入模型中,建立改进的GM(1,1)模型。利用该模型对2个实例进行了模拟和预测。结果表明,针对非指数函数特征的数据序列,通过该文改进的G...
针对传统GM(1,1)模型预测精度低的问题,采用变权构造背景值,并将模拟拟合的残差构建多项式作为修正值引入模型中,建立改进的GM(1,1)模型。利用该模型对2个实例进行了模拟和预测。结果表明,针对非指数函数特征的数据序列,通过该文改进的GM(1,1)模型预测,在保持模型精度相对稳定的情况下,拟合平均相对误差、残差均方差和预测平均相对误差值都更小。
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关键词
灰色
预测
模型
残差
多项式
非指数函数特征
数据序列
平均
相对误差
残差均方差
预测平均相对误差
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职称材料
题名
GM(1,1)灰色预测模型的改进与应用
被引量:
49
1
作者
杨国华
颜艳
杨慧中
机构
江苏省商业智能技术应用工程技术研究开发中心
江苏省无线传感系统应用工程技术研究开发中心
无锡商业职业技术学院物联网技术学院
江南大学物联网工程学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期575-582,共8页
基金
国家自然科学基金(61403166
61773181)
+1 种基金
江苏省自然科学基金(BK20140164)
中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP51733B)。
文摘
针对传统GM(1,1)模型预测精度低的问题,采用变权构造背景值,并将模拟拟合的残差构建多项式作为修正值引入模型中,建立改进的GM(1,1)模型。利用该模型对2个实例进行了模拟和预测。结果表明,针对非指数函数特征的数据序列,通过该文改进的GM(1,1)模型预测,在保持模型精度相对稳定的情况下,拟合平均相对误差、残差均方差和预测平均相对误差值都更小。
关键词
灰色
预测
模型
残差
多项式
非指数函数特征
数据序列
平均
相对误差
残差均方差
预测平均相对误差
Keywords
grey prediction model
residual error
polynomial
non exponential function characteristics
data series
average relative error
residual mean square error
prediction average relative error
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GM(1,1)灰色预测模型的改进与应用
杨国华
颜艳
杨慧中
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
49
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