GM(1,1)模型系列背景值优化的内在联系及其改进

摘要：

GM(1,1)模型最主要的缺陷在于其白化方程与灰微分方程无法匹配,传统优化方法往往通过重构其背景值形式达到两者匹配的目的.文章介绍了三种重构的背景值形式,其由原始数据为齐次指数序列推导出,因此可以满足白指数率重合性;指出在原始数据为齐次指数序列时,三种背景值形式完全相同;分析了近似齐次指数序列建模下三种背景值形式的适用性,并对其添加动态修正项以弥补其不足.实例应用结果显示,改进的背景值优化形式提高了预测精度.

关键词：GM(1,1)模型、背景值、适用性、动态修正项

分类号：N941.5(系统科学)

在线出版日期：2011-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：26-27