基于IRCGA优化的GM(1,1)变形预测方法与应用研究

• 作者: 刘龙 喻巧 张献州 陈超
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: GM(1,1)模型 白化背景参数 建模精度 实数编码改进遗传算法 变形预测
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目专栏
• 页码范围: 42-45
• 页数: 4页
• 分类号: P23|TB22
• 字数: 3745字
• 语种: 中文

摘要

阐述了引入时间距离权的传统GM(1,1)模型的建模过程以及灰色模型等级的判断方法,深入分析了白化背景参数λ取值对建模精度的影响;同时针对传统λ取值的缺陷,提出使用基于实数编码的改进遗传算法(IRCGA)对其进行优化处理,并用多个工程实例分析验证了优化后的GM(1,1)模型相对传统的灰色模型及其优化模型拟合效果更好,更加贴近真实数据序列.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张献州	西南交通大学地球科学与环境工程学院	86	448	12.0	17.0
2	陈超	西南交通大学地球科学与环境工程学院	11	36	4.0	5.0
4	刘龙	西南交通大学地球科学与环境工程学院	8	59	4.0	7.0
5	喻巧	西南交通大学地球科学与环境工程学院	5	51	2.0	5.0