本文選題：組合預(yù)測(cè) + 小樣本�。� 參考：《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2017年10期

【摘要】：針對(duì)復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)下時(shí)間序列所呈現(xiàn)出的小樣本非線性殘差特征,采用非線性殘差灰色Verhuilst模型進(jìn)行研究,修正傳統(tǒng)計(jì)量模型對(duì)于殘差信息挖掘不夠,預(yù)測(cè)精度不高的問題,在此基礎(chǔ)上,選擇帶有精英策略的EGA算法來建立灰色Verhulst計(jì)量組合預(yù)測(cè)模型,設(shè)計(jì)了算法實(shí)現(xiàn)的邏輯流程和非線性殘差灰色Verhulst計(jì)量組合預(yù)測(cè)模型的整體建模思路,提出了改進(jìn)多準(zhǔn)則目標(biāo)優(yōu)化NP完全問題的新方法,對(duì)模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行比較分析.實(shí)證研究表明:基于EGA算法的小樣本非線性殘差灰色Verhulst計(jì)量組合預(yù)測(cè)模型算法收斂速度快,擬合效果好,預(yù)測(cè)結(jié)果更精確.
[Abstract]:In view of the small sample nonlinear residual characteristics presented in the time series of the complex economic system, the nonlinear residual grey Verhuilst model is used to study the problem that the residual information mining is not enough and the prediction accuracy is not high. On this basis, the EGA algorithm with the elite strategy is selected to establish the grey Verhulst. The combinatorial prediction model is used to design the logical flow of the algorithm and the whole modeling idea of the nonlinear residual grey Verhulst measurement combined forecasting model. A new method to improve the NP complete problem of the multi criterion objective optimization is proposed, and the prediction effect of the model is compared and analyzed. The real proof research shows that the small sample non line based on the EGA algorithm is non line. The grey residual Verhulst grey combination forecasting model has fast convergence speed, good fitting effect and more accurate prediction results.
【作者單位】： 海軍工程大學(xué)裝備經(jīng)濟(jì)管理系;
【基金】：國家社會(huì)科學(xué)基金軍事學(xué)項(xiàng)目(12GJ003-119) 海工大社會(huì)科學(xué)基金(HGDSK2015F45)~~
【分類號(hào)】：N941.5;O212

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本文編號(hào)：2001025