改进的灰色GM(1,1)预测模型  

Improved gray GM(1,1)prediction model

作　　者：谢锦彪[1] 欧毓毅[1] 凌捷[1] 

机构地区：[1]广东工业大学计算机学院,广东广州510006

出　　处：《计算机工程与设计》2015年第5期1380-1384,共5页Computer Engineering and Design

基　　金：广东省自然科学基金重点项目(S2012020011071);广东省教育部产学研合作基金项目(2012B091000037;2012B091000041);广州市科技计划基金项目(2013J4300058);广东省高等院校学科建设专项资金科技创新基金项目(2013kjcx0064)

摘　　要：为进一步提高灰色GM(1,1)模型的模拟精度和预测精度,分析传统GM(1,1)模型存在的缺陷,提出一种改进的GM(1,1)预测模型。对已有GM(1,1)模型的背景值构造公式进一步优化,基于最小二乘法原理改进模型初始值参数的选取策略。对比实验结果表明,改进的模型适用于低增长序列和高增长序列,拓宽了传统GM(1,1)预测模型的应用范围,提高了模拟精度和预测精度。To further enhance the simulation and prediction accuracy of the GM（1 ,1 ）model,the defects of GM（1 ,1 ）model were analyzed,and an improved GM（1 ,1 ）prediction model was proposed.The existing background value formula of GM（1 , 1 ）model was further optimized,and based on the least square method,the parameter selection strategy of initial values of the model was improved.The experimental results show that the proposed model is suitable for low growth and high growth se-quences at the same time,which not only broadens the scope of application of the classic GM（1 ,1 ）model,but also improves the accuracy of the simulation and prediction of the GM（1 ,1 ）model.

关 键 词：灰色系统 预测模型 背景值 贫信息 预测精度 初始条件 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]