一种内涵式参数辨识的GM(1,1)新模型

• 作者: 冯祖仁 雷鸣雳
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色预测 GM(1,1)模型 粒子群算法 参数辨识
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 系统工程
• 页码范围: 321-325
• 页数: 5页
• 分类号: TM74
• 字数: 3800字
• 语种: 中文

摘要

针对普通GM(1,1)模型应用于非平缓变化序列预测时误差较大甚至失效的缺陷,提出了一种内涵式参数辨识的GM(1,1)新模型.推导了模型边值、背景值权重系数、发展系数以及灰作用量与预测值之间的非线性内涵表达式,并采用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)对内涵式参数进行辨识,建立了PSOGM(1,1)预测新模型.典型算例表明,PSOGM(1,1)模型收敛速度快,较普通GM(1,1)模型具有更高的预测精度,可应用于平缓变化及非平缓变化序列预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯祖仁	西安交通大学系统工程研究所	102	1951	20.0	41.0
5	雷鸣雳	西安交通大学系统工程研究所	6	56	4.0	6.0