基于等间距化的非等间距灰色GM(1,1)模型及优化

针对现有非等间距GM(1,1)模型存在的不足,借鉴分段线性插值将非等间距序列等间距化的思想,以非等间距的方法建立了一种新的非等间距GM(1,1)模型,模型不需计算插值数据,可直接利用原始数据建模.然后通过赋予原始数据下标序列变换系数,利用平均模拟相对误差最小的原则确定各参数,建立优化后的非等间距GM(1,1)模型.最后通过算例测试和应用实例表明提出模型的有效性和可行性.     

同时优化背景值和灰导数的新非等间距GM(1,1)模型

结合GM(1,1)的建模过程,提出了以原始序列的一次累加生成序列为背景值的非等间距序列GM(1,1)模型的最原始形式;并基于灰模型的非齐次指数特性和求导的定义,从灰导数在离散点的生成出发,同时优化最原始的非等间距灰微分方程的灰导数和背景值,并建立新非等间距灰模型;新模型不仅提高了灰模型的拟合精度和预测精度,且拓宽了GM(1,1)的适用范围.     

非等间距序列的灰色模型

在对原始数据序列的一次累加生成时 ,考虑序列的间距 ,提出了对非等间距序列建立 GM( 1,1)模型的基本理论和方法 .通过对算例进行的计算 ,表明本文提出的方法概念明确、计算方便、有较高的拟合和预测精度 .对解决各个领域中广泛存在的非等间距序列的建模拟合和预测问题提供了一种比较好的方法     

基于随机振荡序列的GM(1,1)模型性质及其应用

为了提高GM(1,1)模型对随机振荡序列的拟合和预测效果,提出了先将原始振荡序列变为单调增长序列,再对单调增长序列进行几何平均生成交换,然后建立GM(1,1)模型.通过实例计算表明,方法能够提高GM(1,1)模型的拟合精度,可以用于随机振荡序列的建模,从而扩大了GM(1,1)模型的应用范围.     

基于上凸序列的GM(1,1)模型及其优化

针对GM(1,1)模型对上凸序列建模时会出现误差较大的情况进行了研究.首先分析了GM(1,1)对上凸序列建模时的残差变化规律,然后通过分析得出了残差变化规律的精确描述,同时证明了残差序列的几个性质定理.基于残差序列的性质定理提出了基于上凸序列建模的残差修正GM(1,1)模型.将新模型与多种改进的GM(1,1)模型进行对比,实证结果表明新模型具有很高的模拟预测精度,并且适用于一切上凸序列的建模.     

新息累积非等间距GM(1,1)模型研究

为提高非等间距GM(1,1)模型的模拟效果和预测精度,在传统的累积非等间距GM(1,1)模型中结合了新息思想,对新息累积非等间距GM(1,1)模型的初始条件进行改进,并对参数的有效区间进行了讨论.仿真实例表明了改进后模型的有效性和高效性.     

非等间距GM(1,1)模型的改进与应用

将累积法引入非等间距GM(1,1)模型,得到累积法非等间距GM(1,1)模型.为了减少模型的滞后误差,引入一种可优化的背景值构造方法,将其代入累积法非等间距GM(1,1)模型的离散化方程,推导出可作为预测值计算公式的递推式,用来取代传统的白化响应式.结果分析表明累积法在非等间距模型中的应用效果良好,模型的拟合与预测精度都很高.     

分数阶反向累加非等间距GM(1,1)模型及应用

针对非等间距递减序列的预测问题,首先构建了一阶反向累加非等间距GM(1,1)模型(简称为非等间距GOM(1,1)模型),并给出了模型参数的最小二乘解和可用于预测的离散时间响应式.为进一步提高模拟预测精度,利用分数阶累加思想,提出了分数阶非等间距GOM(1,1)模型.以平均模拟相对误差最小化为目标,建立非线性规划模型可求解得到最优阶数.最后,以数值模拟和钛合金疲劳强度随温度变化预测为例,证实了该文提出模型的有效性和实用性.     

累加生成的改进和GM(1,1,t)灰色模型

根据卷积变换可提高变换序列光滑度的特性和累加生成的机理,对灰色建模中的序列生成方式和GM(1,1)模型加以改进,用线性序列对建模序列作卷积变换,建立带线性时间项的灰色模型GM(1,1,t),实例计算结果表明GM(1,1,t)模型的模拟精度较GM(1,1)模型有较大提高且适用范围更广.     

用Simpson公式构造背景值的GM(1,1)建模新方法

提出了用Simpson数值积分公式构造背景值的GM(1,1)建模新方法,并通过算法分析和一些实例说明了该方法对很多时间序列应用方便,且其模型的拟合精度也比一些文献中的建模方法有明显改进.认为所提出的方法是建立GM(1,1)预测模型时值得考虑的一个新方法,这不仅将对GM(1,1)建模方法的理论研究提供必要的算法依据,而且...     

优化的非等距GM(1,1)模型在基坑周边地表沉降预测中的应用

由于影响基坑沉降的因素较多,并且在实际工作中监测数据存在非等距的情况,通过传统的非等距GM(1,1)模型的建模原理分析了其预测精度低的原因,同时指出背景值是影响非等距GM(1,1)模型精度的关键因素之一.在此基础上,提出运用Newton插值法和Newton-Cotes求积公式优化背景值,结合工程实例,表明优化后的非等距GM(1,1)模型在沉降预测中的有效性.     

非等间距NGM(1,1,k)模型及其应用

针对近似非齐次指数律的非等间距序列预测问题,提出了一种非等间距NGM(1,1,k)模型.为进一步提高模型的预测精度,利用线性插值方法对模型的背景值进行重构,以平均相对误差最小化为目标,建立了关于插值系数的优化模型,并运用穷举算法确定模型的最优插值系数.最后通过两个实例表明了非等间距NGM(1,1,k)模型及其优化模型的有效性和实用性.     

基于模糊GM(1,1)模型的时间序列预测

提出了一种模糊GM(1,1)预测模型,即FGM(1,1)模型,该方法是在GM(1,1)模型中引入模糊成员函数,通过模糊成员函数对时间序列数据进行模糊化,达到数据优化选择,实现历史数据"重近轻远"的预测效果.仿真结果表明所提出的预测方法有效可靠,为提高预测精度提供了新的途径.     

灰色振荡序列GM(1,1)模型及在城市用水中的应用

GM(1,1)模型是城市用水量预测的一种有效的方法,但利用GM(1,1)模型难以反映序列的随机波动性。本文提出的平移变换和几何平均变换方法,不仅能构造更适合建立GM(1,1)模型的单调递增序列,也能有效地弱化原始序列的随机性,并保持其单调性,使其变化梯度趋于平缓。通过大连市2000～2006年用水量的预测结果表明,此方法能够反映出城市用水量所具有的波动特性,提高GM(1,1)模型的预测精度,可应用于对灰色振荡序列建立GM(1,1)模型,从而扩大了GM(1,1)模型的应用范围。     

基于数据变换的优化GM(1,1)模型

本文研究了提高灰色GM(1,1)模型预测精度的问题.利用复合函数变换对原始数据序列经过一定处理的基础上同时优化模型的背景值和初始值的方法,获得了比改进单个模型条件更高预测精度的GM(1,1)模型,推广了灰色预测模型的适用范围.