基于初始條件、背景值等是灰色建模精度和適應性的重要影響因素,本文針對非等間距GM（1,1）模型中的背景值進行了優(yōu)化改正,提出一種帶有適應因子λ的背景值構造方法。根據(jù)灰色模型的一次累加生成序列的近指數(shù)特征計算了模型發(fā)展系數(shù)a與適應因子λ。結合實例,與非等時距GM（1,1）的初始條件優(yōu)化模型對比分析,結果表明經(jīng)過優(yōu)化背景值的非等時距GM（1,1）模型有效地提高模擬預測精度,同時也適用于等間距模型,具有較強的適用性。 

【文章來源】：北京測繪. 2016,(05)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 非等時距GM(1,1)模型的背景值優(yōu)化方法
    2.1 非等時距GM(1,1)模型的建模
    2.2 帶有自適應因子的背景值優(yōu)化
        2.2.1 適應因子λ求取
        2.2.2 發(fā)展系數(shù)a的求取
    2.3 非等時距GM(1,1)背景值優(yōu)化方法建模
3 實例應用
4 結語


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3177741