背景值优化的GM(1,1)预测模型及应用

• 作者: 周双全 施化吉 李奎 李星毅
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 背景值 GM(1,1)模型 优化 预测
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 911-914,932
• 分类号: TP391
• 字数: 3678字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.020

摘要

针对GM(1,1)模型背景值存在的缺陷,在分析背景值误差产生原因的基础上,提出了新的背景值计算方法.该方法用非齐次指数函数模拟一次累加生成序列,根据原序列与一次累加生成序列的关系重构背景值计算公式,得到实际曲线在区间上的面积作为背景值.利用深圳市2007年10月9日和10日8:00～8:50的交通流数据验证,结果表明,与基于背景值优化的GM(1,1)模型相对比,新构建背景值的GM(1,1)模型的平均相对模拟误差和平均相对预测分别提高了0.46和2.61个百分点,在精度上取得了更好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施化吉	江苏大学计算机学院	83	692	15.0	21.0
2	李星毅	江苏大学计算机学院	65	500	13.0	19.0
3	周双全		3	33	3.0	3.0
4	李奎	江苏大学计算机学院	1	21	1.0	1.0