發(fā)布時間：2022-01-17 18:29

　　針對傳統(tǒng)GM（1,1）預測模型對初始值依賴程度較高,預測結果波動性大的問題,采用一次累加方法對初始值進行修正,構建了1-AGO-GM（1,1）模型.并以北京市2008—2017年火災死亡人數(shù)預測分析為實例,進行相應的擬合運算,對比兩種模型的運算誤差,結果表明改進型GM（1,1）預測精度更高,能夠取得良好的預測效果. 

【文章來源】：常州大學學報(自然科學版). 2019,31(04)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 傳統(tǒng)GM (1, 1) 模型建模過程及其初始值的缺陷
    1.1 傳統(tǒng)GM (1, 1) 模型建模過程
    1.2 GM (1, 1) 建模初始值的缺陷
2 模型改進
    2.1 構建1-AGO-GM (1, 1) 模型
    2.2 誤差分析
3 模型的應用
    3.1 兩種模型預測結果對比
    3.2 改進型GM (1, 1) 模型的效果分析
4 結 論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種同時優(yōu)化背景值和初始條件的GM（1,1）建模方法[J]. 鄒進貴,聶海濱,邱國慶.  測繪地理信息. 2018(02)
[2]GM（1,1）模型的改進及其在火災致死人數(shù)預測中的應用[J]. 楊坦,吳睿,王超,汪洋.  重慶科技學院學報(自然科學版). 2017(06)
[3]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的火災報警系統(tǒng)失效概率預測[J]. 宋英華,王亞楠,呂偉,劉丹.  安全與環(huán)境學報. 2017(05)
[4]基于時間權重序列的GM（1,1）初始條件優(yōu)化模型[J]. 鄭堅,陳斌.  控制與決策. 2018(03)
[5]GM（1,1）模型在國家自然災害預測評估項目中的應用——以森林火災預測為例[J]. 余泳,吳瓊,丁冰清.  項目管理技術. 2017(03)
[6]火災損失預測的改進GM（1,1）模型[J]. 吳天魁,王波,周曉輝,趙旖旎.  數(shù)學理論與應用. 2014(01)

碩士論文
[1]GM（1,1）模型的優(yōu)化研究[D]. 王換鵬.燕山大學 2012



本文編號：3595226