基于初始条件和模型参数优化的灰色幂模型
系统与控制
2012-08-03 v1 最优化与控制
摘要
本文提出了一种通过优化初始条件和模型参数来提高灰色幂模型（包括GM(1,1)和灰色Verhulst模型）预测精度的新方法。并提出了一种改进的灰色Verhulst模型。新的初始条件由对原始数据序列应用一阶累加生成算子后生成的序列的第一项和最后一项组成。作为初始条件的组合中第一项和最后一项的加权系数通过最小化误差平方和的方法导出。我们表明，新改进的灰色幂模型是先前优化的GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型的推广。新的优化初始条件能够充分体现灰色系统理论所强调的新信息优先原则。数值算例的结果表明，本文提出的改进灰色模型比原始灰色模型具有更好的预测性能。
引用
@article{arxiv.1208.0414,
title = {Grey Power Models Based on Optimization of Initial Condition and Model Parameters},
author = {Yun-Chol Jong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1208.0414},
year = {2012}
}