GM(1,1)模型的性质及改进

潘澔¹,高尚^2*

1.苏州建设交通高等职业技术学校, 江苏 苏州 215104;2.江苏科技大学计算机科学与工程学院, 江苏 镇江 212003

发布日期:2021-11-15

作者简介:潘澔(1970— ),硕士,副教授,研究方向为智慧校园. E-mail:szph5122@163.com*通信作者简介:高尚(1972— ),博士,教授,研究方向为智能计算、模式识别. E-mail:gao_shang@just.edu.cn

Properties and improvement of GM(1,1)models

PAN Hao¹, GAO Shang^2*

1. Suzhou Institute of Construction &
Communications, Suzhou 215104, Jiangsu, China;
2. School of Computer Science and Engineering, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212003, Jiangsu, China

Published:2021-11-15

摘要/Abstract

摘要： 在对GM(1,1)模型进行分析的基础上,经过理论推导,得出了初始数对预测没有影响的结论,对GM(1,1)模型进行改进,给出了GM(1,1)模型Ⅰ。当向原始序列添加相同的数字时,预测值将更改,由此提出了GM(1,1)模型Ⅱ,利用粒子群算法,得到最佳的增加量。仿真结果表明,GM(1,1)模型Ⅰ和模型Ⅱ具有较高的精度。


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