基于灰色模型和支持向量机的组合预测模型

• 作者: 刘齐林 曾玲 曾祥艳
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色模型 支持向量机 时间序列预测
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 416-418,423
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3531字
• 语种: 中文

摘要

为提高预测模型的精度，提出了一种基于灰色模型和支持向量机的组合预测模型。该模型将累加序列中每个数据分别作为初始条件建立灰色模型，然后对各个灰色模型进行最优组合，通过支持向量机建立最优预测模型，并以成都市1993—2001年航空旅客运输量进行仿真预测实验。实验结果表明，相对于传统灰色模型和灰色神经网络模型，基于灰色模型和支持向量机的组合预测模型提高了预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾玲	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	40	299	10.0	15.0
2	曾祥艳	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	28	179	7.0	13.0
3	刘齐林	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	2	12	2.0	2.0