| 改进的GM（1,1）幂模型及其参数优化 |
| |
| 引用本文： | 王丰效.改进的GM（1,1）幂模型及其参数优化[J].纯粹数学与应用数学,2011,27(6):711-714. |
| |
| 作者姓名： | 王丰效 |
| |
| 作者单位： | 喀什师范学院数学系,新疆喀什,844000 |
| |
| 摘 要： | 为了提高灰色GM（1,1）幂模型的拟合精度,对灰色GM（1,1）幂模型的背景值进行了改进,建立了一类改进GM（1,1）幂模型.利用粒子群优化算法给出了改进GM（1,1）幂模型的参数优化.实例分析结果表明基于粒子群算法的改进的GM（1,1）幂模型具有更高的预测和拟合精度.
|
| 关 键 词： | 灰色GM（1 1）幂模型 背景值 粒子群算法 拟合精度 |
Improvement GM（1,1） power model and its optimization |
| |
| WANG Feng-xiao.Improvement GM（1,1） power model and its optimization[J].Pure and Applied Mathematics,2011,27(6):711-714. |
| |
| Authors: | WANG Feng-xiao |
| |
| Institution: | WANG Feng-xiao(Department of Mathematics,Kashi Teachers College,Kashi 844000,China) |
| |
| Abstract: | In order to improve the precision of GM（1,1） power model,the improve GM（1,1） power model is established based on the background value optimum.The particle optimization algorithm is applied to solve the improve GM（1,1） power model.The application example indicates that the precision of improve GM（1,1） power model is higher than the GM（1,1） power model.So this method is feasible,effective and has important theory significance. |
| |
| Keywords: | GM（1 1） power model background value particle optimization algorithm fitting precision |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
