基于误差最小化的GM（1,1）模型背景值优化方法

• 作者: 丁松 党耀国 徐宁
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 地球科学
• 关键词: 灰色预测 积分中值定理 背景值 最小二乘
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 283-288
• 页数: 6页
• 分类号: N941.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2013.1808

摘要

背景值是导致GM(1,1)模型产生系统误差的主要原因之一。对此,提出一种优化的GM(1,1)模型构建方法。首先,根据GM(1,1)模型时间响应式的函数形式,利用积分中值定理拟合真实背景值,研究发展系数与背景值之间的关系；然后,构建新的灰色微分方程,采用最小二乘法进行参数估计,并利用方程组还原原始参数,使背景值同时具备无偏性和最小误差性；最后,通过具体案例验证了所提出的优化模型能够突破高增长建模的局限,对实际问题的建模精度较高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	党耀国	南京航空航天大学经济与管理学院	205	6168	43.0	71.0
2	徐宁	南京航空航天大学经济与管理学院	9	112	4.0	9.0
3	丁松	南京航空航天大学经济与管理学院	19	155	6.0	12.0