反余弦函数变换在GM(1,1)模型中的应用分析  

Application of Arccosine Function Transformation in GM(1,1)Model

作　　者：卢珊[1] 闫学阳 李晔[1] 

机构地区：[1]河南农业大学信息与管理科学学院,郑州450046 [2]南阳医学高等专科学校公共教学部,河南南阳473003

出　　处：《河南科学》2016年第4期459-462,共4页Henan Science

基　　金：河南省软科学项目(122400450013);河南省高等学校人文社会科学研究重点项目(2013-ZD-009)

摘　　要：在对原始数据序列进行一定处理的基础上,利用反余弦函数变换来提高GM(1,1)模型的预测效果.通过理论证明这种数据变换方法可以减小光滑比,为级比压缩变换,能够保持序列凹凸性且不会增大还原误差,满足数据变换的构造准则.通过具体算例表明,基于该变换的GM(1,1)模型的预测精度优于传统GM(1,1)模型和基于幂函数变换的GM(1,1)模型,从而说明了该变换的有效性.On the basis of a certain processing for raw sequence, the prediction effect of GM （ 1, 1 ） is improved by the arccosine function transformation. It＇ s proved that this data transformation can reduce smooth ratio and it＇ s stepwise compression transformation and it can also remain the concave-convex of original sequence and not increase the reduction error. That is, it meets the guidelines for the construction of the data transformation. An example is given to demonstrate that the optimized GM （ 1, 1 ） based on arccosine function transformation is better than the traditional GM （ 1,1 ） and the improved GM （ 1, 1 ） based on power function transformation, and thus this data transformation is efficient.

关 键 词：GM(1 1)模型 函数变换 光滑比 级比 还原误差 

分 类 号：O211.67[理学—概率论与数理统计]