基于蚁群算法的多变量MGM(1,N)组合预测模型

李树; 王丰效

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基于蚁群算法的多变量MGM(1,N)组合预测模型

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为了提高组合预测的精度,利用多变量灰色MGM(1,N)模型建立了组合预测模型.MGM(1,N)模型的初值一般可以利用第i个累加观测数据作为初值条件.利用传统MGM(1,N)模型,新息MGM(1,N)以及相对误差最小的初值优化模型作为单项预测模型,建立了线性组合预测模型,组合模型权系数利用蚁群算法进行优化.最后利用该组合预测模型进行了实例分析.结果表明,基于蚁群算法的多变量灰色组合预测模型具有较高的拟合精度,同时也说明方法的合理性和可行性.

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来源
《数学的实践与认识》 |2021年第14期|41-47|共7页
作者
李树; 王丰效;
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作者单位

喀什大学数学与统计学院;

新疆喀什844000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;灰色系统理论;
关键词
MGM(1; N)模型; 初值优化; 组合预测模型; 蚁群算法;

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