Grey GM(1, 1|sin) power model based on oscillation sequences and its application(基于振荡序列的灰色GM（1，1|sin）幂模型及其应用)
针对现实中普遍存在的振荡序列预测问题，传统灰色模型的预测效果并不理想。为此，在现有灰色GM （1，1|sin）模型基础上，提出了GM（1，1|sin）幂模型，给出了最小二乘准则下的参数计算公式；构建了以平均模拟相对误差最小化为目标的非线性优化模型，利用粒子群优化算法求得最优参数。最后，将新模型应用于城市交通流和高新技术产品出口额模拟预测，并将预测结果与传统GM（1，1）模型、GM（1，1）幂模型和GM（1，1|sin）模型进行了比较，结果表明，新模型具有更高的模拟精度，更适合对振荡序列的预测分析。...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Zhejiang University Press
2019-11-01
|
| Series: | Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://doi.org/10.3785/j.issn.1008-9497.2019.06.010 |
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|---|---|
| author | ZENGLiang(曾亮) |
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| collection | DOAJ |
| description | 针对现实中普遍存在的振荡序列预测问题，传统灰色模型的预测效果并不理想。为此，在现有灰色GM （1，1|sin）模型基础上，提出了GM（1，1|sin）幂模型，给出了最小二乘准则下的参数计算公式；构建了以平均模拟相对误差最小化为目标的非线性优化模型，利用粒子群优化算法求得最优参数。最后，将新模型应用于城市交通流和高新技术产品出口额模拟预测，并将预测结果与传统GM（1，1）模型、GM（1，1）幂模型和GM（1，1|sin）模型进行了比较，结果表明，新模型具有更高的模拟精度，更适合对振荡序列的预测分析。 |
| first_indexed | 2024-04-24T16:51:42Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-4cbad77ce7de4f7bb37b3b0091266e9f |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1008-9497 |
| language | zho |
| last_indexed | 2024-04-24T16:51:42Z |
| publishDate | 2019-11-01 |
| publisher | Zhejiang University Press |
| record_format | Article |
| series | Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban |
| spelling | doaj.art-4cbad77ce7de4f7bb37b3b0091266e9f2024-03-29T01:58:39ZzhoZhejiang University PressZhejiang Daxue xuebao. Lixue ban1008-94972019-11-0146669770410.3785/j.issn.1008-9497.2019.06.010Grey GM(1, 1|sin) power model based on oscillation sequences and its application(基于振荡序列的灰色GM（1，1|sin）幂模型及其应用)ZENGLiang(曾亮)0https://orcid.org/0000-0001-7989-4542Department of Basic Courses, Guangdong Polytechnic College, Zhaoqing 526100, Guangdong Province, China(广东理工学院 基础部，广东 肇庆 526100)针对现实中普遍存在的振荡序列预测问题，传统灰色模型的预测效果并不理想。为此，在现有灰色GM （1，1|sin）模型基础上，提出了GM（1，1|sin）幂模型，给出了最小二乘准则下的参数计算公式；构建了以平均模拟相对误差最小化为目标的非线性优化模型，利用粒子群优化算法求得最优参数。最后，将新模型应用于城市交通流和高新技术产品出口额模拟预测，并将预测结果与传统GM（1，1）模型、GM（1，1）幂模型和GM（1，1|sin）模型进行了比较，结果表明，新模型具有更高的模拟精度，更适合对振荡序列的预测分析。https://doi.org/10.3785/j.issn.1008-9497.2019.06.010灰色系统灰色预测模型振荡序列gm（1，1sin）幂模型粒子群优化算法 |
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