基于组合插值的GM(1,1)模型背景值的改进

李凯; 张涛

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基于组合插值的GM(1,1)模型背景值的改进

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针对GM(1,1)模型预测误差偏大的问题,对GM(1,1)模型背景值的构造形式进行了研究.为了能够更加有效地降低GM(1,1)模型的预测误差,提出了基于辛普森3/8公式和牛顿插值公式的组合插值方法来构造出新的GM(1,1)模型的背景值.在GM(1,1)模型的建模过程中,由于原始建模数据序列中的第一个数据没有参与建模,导致原始数据序列的数据资源利用效率降低,影响了GM(1,1)模型预测精度.所以,可以通过把灰色协调系数b加在原始建模数据序列前面的方法,使第一个数据能够参与到GM(1,1)模型的建模过程中.为了检验模型的改进效果,进行了原始建模数据类型分别为纯指数型数据序列、稳定型数据序列和缺失型数据序列的三组实验.对每组测试实验的预测结果进行对比分析可以发现,基于组合插值方法对GM(1,1)模型的背景值进行改进,可以极大地降低GM(1,1)模型的模拟和预测误差.改进后的模型具有比较好的预测稳定性,增强了GM(1,1)模型的适用性.

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来源
《计算机应用研究》 |2018年第10期|2994-2999|共6页
作者
李凯; 张涛;
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作者单位

上海财经大学信息管理与工程学院;

上海200433;

上海财经大学信息管理与工程学院;

上海200433;

上海财经大学上海市金融信息技术研究重点实验室;

上海200433;

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正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
GM(1; 1)模型; 改进的GM(1; 1)模型; 初始值;

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