分数阶反向累加非线性灰色Bernoulli模型及其应用

非线性灰色Bernoulli模型相对于普通的GM(1,1)模型,能更好的反映数据序列的非线性增长趋势.分数阶蕴含"in between"思想,分数阶累加灰色模型相对一般的累加灰色模型具有更好的预测效果和适应性.为了更好地符合新信息优先原理,实现最小信息的最大挖掘,构造了分数阶反向累加非线性灰色Bernoulli模型,即...     

非线性回归模型校正和应用

本文提出了非线性回归模型的校正模型，该方法尤其适于当社会经济系统发生变化时供建立预测模型之用，从而扩大了非线性回归模型的应用范围。经实例验证，该方法的效果是显著的。     

灰色GM(1,1)模型的改进模型在房地产价格指数预测中的应用

提出了一种结合非线性回归技术的灰色GM(1,1)模型的改进模型.利用我国的房地产价格指数预测作为研究对象,用以验证所提方法的有效性和准确性.根据实证结果,说明了新的改进模型有效提高了经典灰色模型的预测精度.     

灰色预测GM(1,1)模型的改进及应用

应用自动寻优定权的方法和最小二乘法,研究了灰色系统理论中灰色预测GM(1,1)模型的预测公式的形成过程,发现灰色预测GM(1,1)模型在形成预测公式时对背景值和初始值的规定是不尽合理的,且现有的改进方法对灰色预测GM(1,1)模型的改进还不尽完善.为了提高灰色预测GM(1,1)模型的预测精度,提出并使用自动寻优定权对背景值进行选择,基于最小二乘法原理对灰色预测GM(1,1)模型的初始值进行改进.实例结果表明,提出的改进方法是有效和完善的,对灰色预测GM(1,1)模型的预测精度也有较大的提高.     

灰色Verhulst模型的改进及其应用

针对灰色Verhulst模型的不足,讨论了灰色Verhulst模型的参数优化问题.首先,利用最小二乘原理给出了一种初值优化的改进模型.其次,在平均相对误差最小准则下,将Verhulst模型的参数优化转化为线性规划问题,然后利用粒子群优化算法估计Verhulst模型中的参数,得到另外一种改进模型.最后,给出了一个仿真实例,结果表明灰色Verhulst模型的改进方法是可行的和有效的,而且具有较高的拟合和预测精度.     

灰色聚类模型的改进及应用研究

对系统进行质量等级综合评价,应充分考虑各影响因子之间的相互作用关系.基于指数型白化函数的灰色聚类改进模型避免了经典聚类模型存在零权重现象的缺陷,使得指标样本值与各级非零权重之间建立了一一对应关系,并将该模型用于计算各单项因子的最大控制值或最小削减量.实例分析了2004年杭州市环境空气质量综合等级为Ⅲ级,并计算了综合等级要达到Ⅱ级标准时,单项指标SO2、NO2和PM10的浓度最小削减率分别为22.69%、27.9%和21.58%.     

Verhulst模型的改进研究

分析Verhulst预测模型的特点,并对灰色Verhulst预测模型的灰色微分方程定解问题中存在的初值问题提出了改进方案,其为提高模型的预测精度提供了一种新的途径.     

改进的灰色模型及在短时交通流中的应用

基于城市道路交通流按日周期变化的数据特征,提出一种可自动选择步长的灰色模型算法.将其应用到美国Minnesota的两个道路交通流的预测,并和传统灰色模型、历史平均法以及滑动平均法对比.数值实验结果表明:改进的灰色模型能够大幅降低预测绝对误差,预测精度高,稳定性好,适用于城市道路短时交通流的实时预测.     

灰色非线性约束规划的改进引力搜索算法求解

灰色非线性约束规划是灰色系统中一个重要的优化问题.为求解灰色非线性约束规划,给出了一种改进引力搜索算法的求解方法.实验结果表明改进引力搜索算法对求解灰色非线性约束规划可行有效.     

基于改进灰色模型的新疆国内生产总值实证分析与预测

在灰色模型的基础上,利用拉格朗日插值与改进的拉格朗日插值函数分别对灰色模型进行了背景值的重构,以消除传统拉格朗日插值带来的龙格现象;利用该模型对新疆近十年的国内生产总值水平进行了预测分析,结果表明,模型具有较高的预测精度和的实效性.     

自适应灰色欧拉模型的优化及其应用

灰色预测模型已经在很多领域获得成功的应用,但是该方法的模型性能还可以进一步提高.为此,提出了一种新的灰色欧拉模型GEM(1,1)和OSGEM(1,1),给出了参数的最小二乘法计算公式,并以微分方程为推理过程,得到了GEM(1,1)模型和OSGEM(1,1)模型的时间响应序列.利用2002-2015年的数据建立预测模型,...     

优化MGM(1,n)模型及其应用研究

从最小二乘估计的适用条件出发,在建立MGM(1,n)模型前,先采用BoxCox变换对原始数据进行变换,以解决或缓解误差项的正态性偏离问题.首先,以模型拟合平均误差最小化为目标,建立非线性优化模型,在参数的置信区间内,应用PSO(Particle Swarm Optimization)算法求最优解.然后,应用求解得到的参数,建立优化MGM(1,n)模型.在实例分析中,将优化MGM(1,n)模型应用于深基坑围护结构变形预测,实验结果表明通过对原始数据做合适的Box-Cox变换,能够有效提高模型的拟合及预测精度,拓广多变量灰色预测模型的适用范围.     

向量灰色模型的建立及应用

针对传统多变量灰色预测模型(MGM(1,m))有时存在的建模数据失真问题,以系统中关联变量具有趋同性为基础,提出了一种新的模型——向量灰色模型(VGM(1,m))。与MGM(1,m)模型相比,VGM(1,m)结构更简单,模型参数更少,从而有利于参数的估计。将VGM(1,m)、MGM(1,m)、GM(1,1)模型应用于四个实例的分析,结果表明VGM(1,m)消除了MGM(1,m)的建模失真现象,模型的稳定性得到了增强。进一步,与GM(1,1)建模结果相比,VGM(1,m)模型的预测精度更高,即新模型有更好的泛化性。     

基于统一灰色生成算子的三参数离散灰色预测模型及其应用

现有三参数离散灰色预测模型的累加阶数取值范围局限于正实数,导致模型建模能力和作用空间受限。为此,论文首先引入实数域统一灰色生成算子;然后,基于统一灰色生成算子构造了新型三参数离散灰色预测模型,实现了其阶数从正实数到全体实数的拓展与优化,从而使得新型模型具备挖掘时序数据积分特性与差异信息的双重功能;最后,将该新模型应用于某装甲装备维修经费的建模,结果显示其精度优于其它同类灰色模型。本研究成果对完善灰色算子基础理论及提高灰色预测模型建模能力具有重要价值。     

灰色预测模型的优化及应用

针对GM(1,1)模型在不同初始条件下预测精度不同的问题,在同一准则下,给出了两种不同初始条件下GM(1,1)优化模型的预测公式.在此基础上,证明出在同一准则下两种优化模型的模拟预测值相等,且都能获得较高的模拟预测精度.最后选取2006-2011年河南省城镇居民人均收入实际值为依据,建立GM(1,1)优化模型,并预测出2012、2013年河南省城镇居民人均收入,为相关决策部门提供了理论依据.     

新陈代谢离散灰色预测MDGM(1,1)模型及其应用

在离散灰色预测DGM(1,1)模型的基础上,提出了新陈代谢离散灰色预测M DGM(1,1)模型,即:对原始数据序列采用新陈代谢的方式逐次建立相应的DGM(1,1)模型,并把该模型用于江西省旅游收入的中长期预测,最后进行了精度检验.结果表明:新陈代谢离散灰色预测M DGM(1,1)模型预测精度较高,可作为中长期预测的工具.     

一类改进的灰色预测模型及其应用

通过将GM(1,1)模型中的灰色作用量改为动态形式,并利用最小二乘法确定时间响应函数中的常数c以及采用新陈代谢的思想,提出了一种改进的灰色预测模型.实例分析表明:改进模型在预测精度和实用性上均有较大改善,从而拓宽了灰色预测模型的适用范围.     

含时滞参数的灰色GM(1,1,τ)模型及其应用

针对GM(1,1)模型未能反映系统时滞效应的问题,根据实际应用的需要,利用灰色建模思想构建了含时滞参数7的灰色GM(1,1,Υ)模型,并研究了该模型的建模机理、建模过程,给出参数估计方法.并根据模型的基本形式,构建出以原始值和背景值的一阶累减生成序列的灰色相对关联度最大化为目标的灰色关联分析法来探索时滞参数Υ的确定方法,并获得模型的离散解.最后利用该模型对美国制造业库存总量进行了模拟预测,获得较高的精度,验证了模型的有效性.