初始条件优化的近似指数序列灰色建模方法

岳赟; 卢光跃

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2016279

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初始条件优化的近似指数序列灰色建模方法

研究与开发 | 更新时间：2024-06-05

- 初始条件优化的近似指数序列灰色建模方法
- Grey modeling method for approximate exponential sequence of optimizing initial condition
- 电信科学 2016年32卷第11期页码：64-70
- 作者机构：
- 作者简介：
  
  [ "岳赟（1989-），男，西安邮电大学无线网络安全技术国家工程实验室硕士生，主要研究方向为数据分析。" ]
  [ "卢光跃（1971-），男，西安邮电大学无线网络安全技术国家工程实验室教授，主要研究方向为信号与信息处理、认知无线电、大数据分析。" ]
- 基金信息：
  
  陕西省工业科技攻关项目(2016GY-113);陕西省工业科技攻关项目;Industrial Research Project of Science and Technology Department of Shaanxi Province(2015GY-013)
- DOI：10.11959/j.issn.1000-0801.2016279
  中图分类号： TP391
- 网络出版日期：2016-11，
  
  纸质出版日期：2016-11-20
- 稿件说明：
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岳赟, 卢光跃. 初始条件优化的近似指数序列灰色建模方法[J]. 电信科学, 2016,32(11):64-70.

Yun YUE, Guangyue LU. Grey modeling method for approximate exponential sequence of optimizing initial condition[J]. Telecommunications science, 2016, 32(11): 64-70.
岳赟, 卢光跃. 初始条件优化的近似指数序列灰色建模方法[J]. 电信科学, 2016,32(11):64-70. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2016279.

Yun YUE, Guangyue LU. Grey modeling method for approximate exponential sequence of optimizing initial condition[J]. Telecommunications science, 2016, 32(11): 64-70. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2016279.

摘要

灰色GM（1

1）预测方法仅针对累加生成满足近似指数特点的原始序列建立预测模型。为了拓宽传统灰色预测模型的应用范围，设计了通过优化初始条件提高灰色 GM（1

1）预测精度的新方法——DGM（1

β）模型。对满足近似指数的原始序列建立DGM（1

β）模型，利用粒子群算法求解模型参数。最后，通过实例验证了所提出的DGM（1

β）预测模型的有效性和实用性。

Abstract

Grey GM（1

1）prediction method is only suitable for the prediction model of the original sequence which satisfies the characteristic of the approximate exponential through the accumulated generating operation.In order to widen the application range of the traditional grey prediction model

a new method

dubbed DGM（1

β）model（direct grey model）

was proposed to improve the accuracy of grey GM（1

1）prediction by optimizing initial conditions.DGM（1

β）model was established for the original sequence conforming to the approximate exponential and the model parameters were obtained by the particle swarm optimization algorithm.Both the simulation and analysis of the example demonstrate that the proposed method is more effective and practical.

关键词

Keywords

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