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摘要:
通过对传统GM(1,1)缺陷分析和改进的基于权的PGM(1,1)建模机理描述,顾及PGM(1,1)中背景值构造时取相同的参数不能充分降低模型的预测误差,对不同的时刻引入不同的参数来改进GM(1,1)背景值序列的计算公式,将这种背景值构造方法和灰元N引入GM(1,1)建立了新的白化方程.在建立的新的白化方程基础上,用龙格-库塔法以修正的初始值计算累加值的模拟序列.针对引入的参数较多问题,采用粒子群算法寻找满足相对误差均值最优的参数,从而建立了基于粒子群优化算法和加权灰色组合的PSO-GM模型.工程实例应用表明,新模型的拟合精度高,预测效果好,相对其他两种原有模型预测精度有明显提高.
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内容分析
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文献信息
篇名 PSO-GM (1,1,N,p,ξ)模型在变形预测中的应用
来源期刊 大地测量与地球动力学 学科 地球科学
关键词 GM(1,1) PGM(1,1) 粒子群算法 PSO-GM(1,1,N,p,ξ)
年,卷(期) 2017,(7) 所属期刊栏目 地壳运动
研究方向 页码范围 715-720
页数 6页 分类号 P258
字数 4623字 语种 中文
DOI 10.14075/j.jgg.2017.07.009
五维指标
传播情况
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二级参考文献  (47)
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研究主题发展历程
节点文献
GM(1,1)
PGM(1,1)
粒子群算法
PSO-GM(1,1,N,p,ξ)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大地测量与地球动力学
月刊
1671-5942
42-1655/P
大16开
武昌洪山侧路40号
38-194
1981
chi
出版文献量(篇)
4168
总下载数(次)
6
总被引数(次)
34475
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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