改进的最优非负变权组合模型及其应用  

Application of the Improved Optimal Non-Negative Variable Weight Combination Model

作　　者：吴少华[1] 程朋根[1,2] 付博[1] 

机构地区：[1]东华理工大学测绘工程学院,南昌市广兰大道418号330013 [2]流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,南昌市广兰大道418号330013

出　　处：《大地测量与地球动力学》2016年第11期968-971,共4页Journal of Geodesy and Geodynamics

基　　金：国家自然科学基金(41161069);江西省教育厅科技项目(GJJ12384);测绘地理信息江西省研究生教育创新基地项目~~

摘　　要：根据GM(1,1)、BP神经网络、卡尔曼滤波的特点,建立以灰色关联度最大为准则的最优非负变权组合预测模型,在一定程度上抑制了误差"放大"的效应。与以误差平方和最小为准则的变权组合模型、各最优加权组合模型、各单一模型进行对比分析,结果表明,本文模型预测精度最高。According to the characteristics of GM（1,1）,BP neural network and Kalman filter,we propose an optimal non-negative variable weight combination forecasting model based on grey correlation.This new model can control the effects of the errors.The calculation results are compared with the variable weight combination model based on the error square of minimum and the optimal weighted combination model or the three single method.The results show that the new model has the highest accuracy.

关 键 词：大坝变形 最优组合 灰色关联度 非负变权 

分 类 号：P258[天文地球—测绘科学与技术]