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摘要
为提高灰色预测模型的预测精度,针对传统含时间幂次项灰色预测模型的局限性,根据实际应用的需要,提出一种改进的含时间幂次项灰色模型NGM(1, 1, tγ).对该模型的建模机理、参数估计等进行研究,通过积分变换,得到与该模型白化方程相匹配的灰色微分方程,并给出模型参数的最小二乘解和时间响应式.讨论幂次项指数几种特殊取值下该模型的性质和适用范围,以误差平方和最小为目标,对NGM(1, 1, tγ)模型的初始点进行优化,给出相应的优化公式.研究表明, GM(1, 1)和NGM(1, 1, k)模型均是NGM(1, 1, tγ)模型的特殊形式,因此,该模型拓展了灰色预测理论的体系,扩大了灰色预测理论的应用范围.最后通过实验表明,所提出的改进含时间幂次项灰色预测模型具有更好的拟合和预测精度,从而验证了其有效性和实用性.
- 出版日期2019
- 单位中国科学技术大学; 中国科学院合肥物质科学研究院
