為了利用分?jǐn)?shù)階累加算子在灰色短期預(yù)測中的高效性能,首次將分?jǐn)?shù)階累加算子引入變異時序回歸模型以期取得更高的預(yù)測精度。主要方法如下:首先取湖北省鏈子崖某監(jiān)測點(diǎn)1978—1987年的十年數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集并使用引力搜索算法確定最佳分?jǐn)?shù)階累加階數(shù),而1988—1993年的六年數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集驗(yàn)證提出的模型;其次對比了經(jīng)典灰色模型GM（1,1）、分?jǐn)?shù)階累加灰色模型、變異時序回歸模型TSGM（1,1）三種灰色模型。結(jié)果如下:首先修正了陳西江等人變異時序回歸模型仿真時出現(xiàn)的錯誤,其次表明了相比于其他的模型,基于引力搜索算法的分?jǐn)?shù)階累加時序回歸模型在進(jìn)行灰色長期預(yù)測中具有較高的預(yù)測精度。因此,通過分?jǐn)?shù)階累加算子提高了灰色理論中長期預(yù)測模型的精度,為灰色長期預(yù)測提供了指導(dǎo)。 

【文章來源】：計算機(jī)應(yīng)用研究. 2019年06期 北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

四種模型預(yù)測值曲線對比

P=(－0．14363，4．8889)'以及X^(1)=(0．2，5．4883，11．5934，18．6414，26．7781，36．1716，47．0159，59．5352，73．9881，90．6734)'。b)根據(jù)變異時序回歸GM(1，1)模型中的t(0)公式計算可得t(0)=(0，0．8056，1．6570，2．5860，3．8404，4．9030，6．0670，6．8924，8．0008，8．9285)'。從而t(1)=(0，0．8056，2．4626，5．0486，8．8890，13．7920，19．8590，26．7514，34．7522，43．6807)'。c)對t(1)進(jìn)行二次、三次、四次多項(xiàng)式擬合，含有常數(shù)的冪函數(shù)擬合，擬合曲線如下:t(1)=0．1085+0．1067t+0．5272t2(5)t(1)=0．4775－0．2467t+0．6111t2－0．0056t3(6)t(1)=0．3693－0．09847t+0．5522t2+0．003234t3－0．0004413t4(7)t(1)=0．5708t1．973+0．172(8)其中式(6)便是文獻(xiàn)［11］中的錯誤，修正結(jié)果如表1所示。d)計算以上四種曲線擬合誤差并選擇次小誤差的擬合曲線作為最佳曲線擬合即三次多項(xiàng)式。4.2模擬和預(yù)測表1、2將給出GM(1，1)、分?jǐn)?shù)階累加FAGM(1，1)、變異時序回歸TSGM(1，1)、分?jǐn)?shù)階變異時序GSA-TSGMGM(1，1)的模擬值以及預(yù)測值對比分析。其中分?jǐn)?shù)階累加FAGM(1，1)累加階數(shù)為r=0．7060。分?jǐn)?shù)階變異時序GSA-TSGMGM(1，1)模型的累加階數(shù)為r=1．0365，t(1)的擬合曲線為t

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：2957499