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基于累积法和背景值优化的改进GOM(1,1)模型

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【作者】 夏冬雪陈望明蒋建兵周玖

【Author】 XIA Dong-xue1,CHEN Wang-ming1,JIANG Jian-bin1,ZHOU Jiu2(1.Department of Computer Engineering,Guangxi University of Technology,Liuzhou 545006,China;2.College of Mathematics Science,Chongqing Normal University,Chongqing 400047,China)

【机构】 广西工学院计算机工程系重庆师范大学数学学院

【摘要】 针对影响GOM(1,1)模型预测精度的背景值和模型参数辨识值两个因素,基于一次反向累加序列的指数特性和背景值的几何意义,对GOM(1,1)模型的背景值进行了重新优化并给出了相应的计算方法,同时,运用累积法对模型进行参数辨识.在此基础上,提出了一种改进GOM(1,1)模型,并给出了改进模型时间响应函数的直接预测公式,给出的公式形式简单且易于编程实现.数值精度对比试验结果表明:对于非负单调下降序列的预测,本文的改进GOM(1,1)模型比GM(1,1)模型模拟和预测的精度高,说明改进方法是有效的.

【基金】 广西科学研究与开发计划项目(桂科攻0992006-13);广西工学院科学基金项目(院科自0977211)资助
  • 【DOI】10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2011.04.005
  • 【分类号】N941.5
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】75
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