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非线性灰色Bernoulli模型是灰色预测模型的一类拓展,在捕捉序列非线性趋势性能上表现良好,但仍然存在许多改进的空间.在传统的非线性灰色Bernoulli模型的基础上提出一种改进的方法,结合优化初始值,采用Guass-Newton算法求解最优模型参数以及滚动建模机制三个方面对模型进行改进.数值结果表明,优化初始值能够提高模型的预测精度,Guass-Newton算法寻求最优参数以及滚动建模机制能进一步减少预测误差的产生.因此,改进的模型能够有效地提高非线性灰色Bernoulli模型的预测性能. 相似文献
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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... 相似文献
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