基于最小误差化的 GM（1，1）模型的优化及应用

• 作者: 岳希 杨洋
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 灰色系统 GM(1,1)模型 预测 优化
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2328-2330
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.08.020

摘要

预测是适应社会经济的发展和需要而产生的对未来发展趋势进行分析的一种手段，灰色预测模型是预测理论在应用中被广泛使用的一种预测方法，与其他预测方法一样灰色预测模型存在着一定的局限性，因此对灰色预测模型的研究具有重要意义。论述了灰色预测模型 GM（1，1）的使用现状，通过对模型公式的分析，指出该预测模型存在的缺陷，结合对模型初值合理选取和利用积分中值定理拟合真实背景值的方法，对模型进行优化改进。最后以上海白莲泾河监测数据作为原始数据序列，对模型进行了应用和验证。实践证明，优化前后模型精度有了一定提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨洋		6	29	4.0	5.0
2	岳希	成都信息工程大学软件工程学院	10	14	3.0	3.0