本文選題：DDGM( + )�。� 參考：《統(tǒng)計與決策》2016年10期

【摘要】：DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型都是針對小樣本進(jìn)行預(yù)測的方法,文章根據(jù)DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型結(jié)構(gòu)特點上的相似性,將LS-SVM算法引入DDGM(1,1)模型,構(gòu)建了一種基于DDGM(1,1)與LS-SVM算法融合的預(yù)測模型。該模型基于DDGM(1,1)模型作為建模原型,利用LS-SVM算法優(yōu)化了DDGM(1,1)模型的參數(shù)估計方法,增強(qiáng)模型的推廣性。實驗表明,新模型充分發(fā)揮兩種小樣本預(yù)測技術(shù)的各自優(yōu)勢,實現(xiàn)了優(yōu)勢互補(bǔ),對近似非齊次指數(shù)時間序列的預(yù)測具有較高精度。
[Abstract]:Based on the similarity between DDGM-1) model and LS-SVM model, this paper introduces the LS-SVM algorithm into DDGM-1) model, and constructs a prediction model based on the fusion of DDGM-1) and LS-SVM algorithm. The model is based on the DDGM-1) model, and the parameter estimation method of DDGM-1) model is optimized by using LS-SVM algorithm to enhance the generalization of the model. The experiments show that the new model makes full use of the respective advantages of the two small sample prediction techniques and realizes the complementary advantages. The new model has a high accuracy for the prediction of approximate inhomogeneous exponential time series.
【作者單位】： 長江大學(xué)信息與數(shù)學(xué)學(xué)院;
【基金】：湖北省自然科學(xué)基金資助項目(2013CFA053) 長江大學(xué)數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)研究所開放基金項目(KF1506;KF1508);長江大學(xué)基礎(chǔ)學(xué)科研究發(fā)展基金資助項目(2014JCY002)
【分類號】：F224

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本文編號：1774880