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基于灰色關(guān)聯(lián)分析和PSO改進的多變量GM(1,N)模型

發(fā)布時間:2021-08-27 10:54
  GM(1,N)模型是一種重要的因果關(guān)系預測模型,建模過程充分考慮了相關(guān)因素對系統(tǒng)變化的影響,但GM(1,N)模型存在建模機理和模型結(jié)構(gòu)上的不足,因此在實際應用中常常導致模型誤差大于GM(1,1)模型。為了解決傳統(tǒng)灰色模型預測精度不高的問題,論文以O(shè)GM(1,N)預測模型為研究基礎(chǔ),采用灰色關(guān)聯(lián)分析方法計算篩選與參考序列關(guān)聯(lián)度較高的序列組成自變量輸入序列,同時根據(jù)OGM(1,N)模型預測原理優(yōu)化模型初始條件,基于PSO算法和變量數(shù)目直接對OGM(1,N)模型參數(shù)進行優(yōu)化求解。論文提出的模型將灰微分方程背景值的尋優(yōu)過程轉(zhuǎn)化為利用PSO尋找最小模型還原值與實際值誤差平方和的問題,有效避免了背景值尋優(yōu)過程或直接定義背景值再對模型參數(shù)值進行求解產(chǎn)生的偏差。最后,論文通過在兩個預測數(shù)據(jù)集上的實驗證明了所提模型的預測準確性和價值性。 

【文章來源】:計算機與數(shù)字工程. 2020,48(10)

【文章頁數(shù)】:6 頁

【部分圖文】:

基于灰色關(guān)聯(lián)分析和PSO改進的多變量GM(1,N)模型


各模型預測結(jié)果對比圖

對比圖,模型,對比圖,數(shù)據(jù)集


圖1 各模型預測結(jié)果對比圖從圖1可以發(fā)現(xiàn),在抗拉強度數(shù)據(jù)集上,GM(1,N)模型預測過程出現(xiàn)較大偏差,GM(1,1)模型除個別點出現(xiàn)較大偏離外,絕大多數(shù)點誤差相對較小,但GM(1,1)模型沒有準確反映出真實數(shù)據(jù)的變化趨勢,POGM(1,N)模型和OGM(1,N)模型充分考慮了數(shù)據(jù)點之間的變化趨勢,預測結(jié)果相對穩(wěn)定。從圖2可以發(fā)現(xiàn),在基坑監(jiān)測數(shù)據(jù)集上,傳統(tǒng)GM(1,1)模型和GM(1,N)模型的預測結(jié)果相對穩(wěn)定但是誤差較大,POGM(1,N)模型和OGM(1,N)模型預測結(jié)果更接近于真實值,絕大多數(shù)點相對誤差較小,預測結(jié)果更為穩(wěn)定。另外,通過表4中各個模型在表1、表2數(shù)據(jù)集上的預測指標對比可以看出,本文所提方法在MAE、MSE和MAPE三大指標下的性能相對于GM(1,1)模型、GM(1,N)模型有了較大提升,和OGM(1,N)模型相比,在MAE、MSE和MAPE指標上分別下降了0.0464,0.0188,0.6828%和0.3356,0.6765,2.2411%。這說明,本文所提出的POGM(1,N)模型能獲得比其他方法更好的預測效果,POGM(1,N)模型預測精度高,更能反映數(shù)據(jù)的真實變化趨勢。

【參考文獻】:
期刊論文
[1]臨空經(jīng)濟與區(qū)域經(jīng)濟階段性耦合發(fā)展研究[J]. 高友才,湯凱.  經(jīng)濟體制改革. 2017(06)
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[3]基于時序數(shù)據(jù)的軟件可靠性模型組合新方法[J]. 李克文,劉洪太.  計算機應用. 2014(S2)
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[5]背景值優(yōu)化的多變量灰色模型在路基沉降預測中的應用[J]. 劉寒冰,向一鳴,阮有興.  巖土力學. 2013(01)
[6]基于灰色自適應粒子群LSSVM的鐵路貨運量預測[J]. 耿立艷,梁毅剛.  西南交通大學學報. 2012(01)

碩士論文
[1]改進的灰色預測模型及其在測繪數(shù)據(jù)處理中的應用[D]. 周一帆.東華理工大學 2017



本文編號:3366216

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