基于时间权重序列的GM(1, 1)初始条件优化模型

2018Engineering被引 4

摘要

灰色GM(1, 1)模型的初始条件对其精度有着重要的影响, 为了提高模型的精度, 提出一种初始条件的优化方法.首先, 综合考虑1-AGO序列中各分量的作用, 取所有分量的加权平均作为初始条件, 权重由各分量的大小决定; 然后, 基于时间权重序列, 对模拟序列与原始序列的误差平方和进行加权; 最后, 求解最优问题, 确定时间参数, 从而建立优化模型.算例表明, 所提出的优化模型具有可行性, 可以有效地提高模型的精度.

引用本文（GB/T 7714）

郑坚, Jian Zheng, Bin Chen, 等. 基于时间权重序列的GM(1, 1)初始条件优化模型[J]. 未知来源, 2018.

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DOI：https://doi.org/10.13195/j.kzyjc.2017.0033

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