發(fā)布時(shí)間：2022-07-02 10:47

　　通過查閱相關(guān)的資料了解到GM（2,1）模型主要存在的缺陷是強(qiáng)行定義邊界以及緊鄰均值序列預(yù)測公式和累加生成序列預(yù)測公式相互混淆。針對(duì)GM（2,1）模型存在的這兩大缺陷提出相應(yīng)的改進(jìn)措施;同時(shí)對(duì)傳統(tǒng)的GM（2,1）模型中求解白化方程的方法進(jìn)行了改進(jìn),提出利用Laplace變換求解白化方程,這樣可以省去對(duì)微分方程的特征值進(jìn)行分類判斷的繁瑣步驟。在MATLAB上進(jìn)行的數(shù)值試驗(yàn)表明改進(jìn)后的GM（2,1）模型可以提高預(yù)測精度。 

【文章頁數(shù)】：2 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 Laplace變換以及模式搜索法簡介
2 傳統(tǒng)GM(2,1)的構(gòu)造原理及一般步驟
    2.1 原始數(shù)據(jù)處理
        2.1.1 累加生成
        2.1.2 累減生成
    2.2 模型建立
    2.3 求解參數(shù)a1,a2,b
    2.4 微分方程的求解
    2.5 建立預(yù)測公式
3 傳統(tǒng)GM(2,1)模型的缺陷
4 改進(jìn)措施
5 數(shù)值實(shí)驗(yàn)
6 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于加權(quán)組合和最小二乘法改進(jìn)的GM（2,1）模型[J]. 牛思先,陳鵬宇,蘇玉剛.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2010(22)
[2]GM（2,1）模型預(yù)測公式的改進(jìn)研究[J]. 趙新蕖,陳紅林.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2006(10)
[3]利用最小二乘法改進(jìn)GM（2,1）模型[J]. 沈繼紅,趙希人.  哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2001(04)
[4]實(shí)現(xiàn)模式搜索法快速收斂和全域最優(yōu)解的方法[J]. 吳賢華.  溫州師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 1994(06)



本文編號(hào)：3654226