本文關(guān)鍵詞：動(dòng)態(tài)優(yōu)化GM模型中分辨率系數(shù)的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)算法

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【摘要】：為提高傳統(tǒng)GM(1,1)算法的預(yù)測(cè)精度,運(yùn)用遺傳算法動(dòng)態(tài)調(diào)整GM(1,1)中的均質(zhì)生成數(shù)列分辨率系數(shù),改變傳統(tǒng)灰色模型的分辨率系數(shù)設(shè)置為1/2的計(jì)算模式,使得改進(jìn)后的GM(1,1)算法針對(duì)小樣本的預(yù)測(cè)具有更高的精度和魯棒性.算法的數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,優(yōu)化算法的預(yù)測(cè)精度高于傳統(tǒng)的GM(1,1)算法和文獻(xiàn)[3]中的算法.
【作者單位】： 寧德師范學(xué)院計(jì)算機(jī)系;
【關(guān)鍵詞】： 遺傳算法 灰色模型 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)
【基金】：福建省教育廳中青年項(xiàng)目(JAT160532) 寧德師范學(xué)院青年教師科研專項(xiàng)項(xiàng)目(2015Q15)
【分類號(hào)】：TP18;N941.5
【正文快照】： 近幾十年來,基于時(shí)間序列的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)算法或模型一直以來受到國內(nèi)外專家、學(xué)者的關(guān)注,并取得諸多研究成果,被廣泛用于網(wǎng)絡(luò)安全、交通、軍事、醫(yī)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域.目前,常用的基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)算法主要有回歸分析法[1]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法[2]、粒子群算法[3]、灰色預(yù)測(cè)理論[4]等,其

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：591502