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基于變步長梯形算法GM(1,1)模型背景值的優(yōu)化

發(fā)布時間:2023-05-22 03:45
  文章從GM(1,1)建模機理及背景值形成過程出發(fā),分析出對于具有明顯指數(shù)規(guī)律的一次累加生成序列,GM(1,1)有時會出現(xiàn)預測誤差較大的情況,并得出背景值的構(gòu)造方法是造成這種誤差的重要原因之一。利用拉格朗日插值函數(shù)和變步長梯形算法對背景值進行優(yōu)化,通過對變步長梯形算法中步長大小的變化,形成了一種新的背景值構(gòu)造方法,可使由背景值構(gòu)成的誤差降低。

【文章頁數(shù)】:4 頁


本文編號:3821937

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