一种基于灰色模型的数据预测优化算法

• 作者: 朱晓翠 钱赛
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 灰色模型 遗传算法 分辨率系数 数据预测
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 1797-1802
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

近些年来,灰色模型GM(1,1)被大量应用于小样本或穷信息的预测,操作与实现步骤简单,预测精度较高.为了进一步提高GM(1,1)的预测精度,运用遗传算法动态调整GM(1,1)中的均质生成数列分辨率系数,改变通常把灰色模型的分辨率系数设置为1/2的计算模式,使得改进后的GAGM(1,1)算法针对小样本的预测具有更高的精度和鲁棒性.通过算法的数值实验,结果表明优化算法的预测精度高于传统的GM(1,1)算法及多个基于GM(1,1)的改进算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱晓翠	江西省科学院能源研究所计算机应用研究室	16	29	3.0	5.0
2	钱赛	江西省科学院能源研究所计算机应用研究室	3	3	1.0	1.0