針對(duì)傳統(tǒng)GM（1,1）預(yù)測(cè)模型對(duì)初始值依賴程度較高,預(yù)測(cè)結(jié)果波動(dòng)性大的問(wèn)題,采用一次累加方法對(duì)初始值進(jìn)行修正,構(gòu)建了1-AGO-GM（1,1）模型.并以北京市2008—2017年火災(zāi)死亡人數(shù)預(yù)測(cè)分析為實(shí)例,進(jìn)行相應(yīng)的擬合運(yùn)算,對(duì)比兩種模型的運(yùn)算誤差,結(jié)果表明改進(jìn)型GM（1,1）預(yù)測(cè)精度更高,能夠取得良好的預(yù)測(cè)效果. 

【文章來(lái)源】：常州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019,31(04)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【文章目錄】：
1 傳統(tǒng)GM (1, 1) 模型建模過(guò)程及其初始值的缺陷
    1.1 傳統(tǒng)GM (1, 1) 模型建模過(guò)程
    1.2 GM (1, 1) 建模初始值的缺陷
2 模型改進(jìn)
    2.1 構(gòu)建1-AGO-GM (1, 1) 模型
    2.2 誤差分析
3 模型的應(yīng)用
    3.1 兩種模型預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比
    3.2 改進(jìn)型GM (1, 1) 模型的效果分析
4 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種同時(shí)優(yōu)化背景值和初始條件的GM（1,1）建模方法[J]. 鄒進(jìn)貴,聶海濱,邱國(guó)慶.  測(cè)繪地理信息. 2018(02)
[2]GM（1,1）模型的改進(jìn)及其在火災(zāi)致死人數(shù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 楊坦,吳睿,王超,汪洋.  重慶科技學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(06)
[3]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)失效概率預(yù)測(cè)[J]. 宋英華,王亞楠,呂偉,劉丹.  安全與環(huán)境學(xué)報(bào). 2017(05)
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[5]GM（1,1）模型在國(guó)家自然災(zāi)害預(yù)測(cè)評(píng)估項(xiàng)目中的應(yīng)用——以森林火災(zāi)預(yù)測(cè)為例[J]. 余泳,吳瓊,丁冰清.  項(xiàng)目管理技術(shù). 2017(03)
[6]火災(zāi)損失預(yù)測(cè)的改進(jìn)GM（1,1）模型[J]. 吳天魁,王波,周曉輝,趙旖旎.  數(shù)學(xué)理論與應(yīng)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(xué) 2012



本文編號(hào)：3595226