GM(1,1)模型的遗传算法优化及效果检验

邓新民; 张明; 邹长武

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GM(1,1)模型的遗传算法优化及效果检验

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对平稳的数据和非平稳数据两种数据序列建立的GM(1,1)模型,分别用加速遗传算法(AGA)和最小二乘法(LSM)对模型参数求解。结果表明:对平稳变化数据序列,两种方法建立的预测模型的拟合优度和预测精度无显著差异;对变化幅度较大的非平稳数据序列,基于AGA的GM(1,1)模型的拟合优度和预测精度高于基于LSM的GM(1,1)模型的拟合优度和预测精度。

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来源
《成都信息工程大学报》 |2002年第4期|265-268|共4页
作者
邓新民; 张明; 邹长武;
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作者单位

成都信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类牛顿-拉弗森（Newton-Raphson）法;
关键词
效果检验; 遗传算法; GM(1; 1)模型; 最小二乘法; 参数优化; 时间序列预测;

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