基于复合辛普森公式的GM（1，1）模型背景值的优化

• 作者: 张丽玲 沈艳
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 数学
• 关键词: 背景值 GM(1,1)模型 复合辛普森求积公式 动态序列模型 预测精度
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 自动化工程
• 页码范围: 81-84
• 页数: 4页
• 分类号: O29
• 字数: 2444字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11991/yykj.201511001

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，为提高模型的模拟效果和预测精度，根据灰色系统理论建模机理以及数据累加生成具有非齐次灰指数规律，构建灰色系统模型。基于GM（1，1）模型背景值的几何意义，结合复合辛普森求积公式和动态序列模型，提出一种新的GM（1，1）模型背景值优化方法。实例表明，基于复合辛普森公式的背景值优化算法所建立的GM（1，1）模型，可以有效地提高模型的预测精度和适用性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈艳	哈尔滨工程大学理学院	29	213	8.0	13.0
2	张丽玲	哈尔滨工程大学理学院	3	21	3.0	3.0