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基于復(fù)化梯形公式的NGM(1,1,k)模型背景值優(yōu)化

發(fā)布時間:2021-06-08 08:29
  針對經(jīng)典NGM(1,1,k)在背景值的影響下模型精度(擬合精度與預(yù)測精度)不高這一現(xiàn)狀,結(jié)合復(fù)化求積公式中的復(fù)化梯形公式,推導(dǎo)了一種新的背景值優(yōu)化公式.通過7類測試數(shù)據(jù)和2類實(shí)際數(shù)據(jù)的驗(yàn)證表明:推導(dǎo)的NGM(1,1,k)背景值優(yōu)化公式顯著地提高了NGM(1,1,k)的模型精度和實(shí)用性. 

【文章來源】:數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識. 2019,49(02)北大核心

【文章頁數(shù)】:9 頁

【部分圖文】:

基于復(fù)化梯形公式的NGM(1,1,k)模型背景值優(yōu)化


圖3?5種NGM(l,l,k)模型的結(jié)果數(shù)據(jù)分布圖??

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[3]基于復(fù)合辛普森公式的GM(1,1)模型背景值的優(yōu)化[J]. 沈艷,張麗玲.  應(yīng)用科技. 2016(04)
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[6]一種新的灰色預(yù)測模型及其建模機(jī)理[J]. 崔杰,黨耀國,劉思峰.  控制與決策. 2009(11)
[7]灰色模型GM(1,1)優(yōu)化[J]. 羅黨,劉思峰,黨耀國.  中國工程科學(xué). 2003(08)
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本文編號:3218054

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