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基于背景值优化GM(1,1)模型的平顶山市GDP预测

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河南城建学院学报 2022年第3期31卷 87-92页

作者：张晓果赵颖范杜亚冰兰奇逊李亚杰河南城建学院数理学院河南平顶山467036 深圳星河控股集团有限公司广东深圳518046

选取平顶山市2012—2018年GDP作为原始数据序列,建立传统GM(1,1)预测模型和背景值优化GM(1,1)预测模型.从级比偏差检验、后验差比检验和小概率误差检验可知,2个模型精度均为一级.背景值优化GM(1,1)模型的平均相对误差为0.0126,优于传统G... 详细信息

选取平顶山市2012—2018年GDP作为原始数据序列,建立传统GM(1,1)预测模型和背景值优化GM(1,1)预测模型.从级比偏差检验、后验差比检验和小概率误差检验可知,2个模型精度均为一级.背景值优化GM(1,1)模型的平均相对误差为0.0126,优于传统GM(1,1)模型.该模型对平顶山市GDP预测有很高的实用性.本文采用背景值优化GM(1,1)模型预测平顶山市2019—2023年的GDP.预测结果表明:平顶山市GDP 5 a内将保持平均增长率6.76%的速度平稳增长.

关键词：背景值优化 GM(1 1) GDP 平均相对误差后验差比小误差概率

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基于背景值优化改进的灰色沉降预测模型研究

测绘与空间地理信息 2022年第12期45卷 243-244,249页

作者：黎湛明佛山市标杆测绘有限公司广东佛山528200

地下车站施工过程存在严重的安全隐患,为确保施工安全,需要对周围沉降数据进行长期预测,确保未来不会出现较大沉降导致区域塌方。将灰色模型用于沉降预测,使用积分变换替代累加序列进行背景值优化改进,提高背景值的平滑程度,达到提高预... 详细信息

地下车站施工过程存在严重的安全隐患,为确保施工安全,需要对周围沉降数据进行长期预测,确保未来不会出现较大沉降导致区域塌方。将灰色模型用于沉降预测,使用积分变换替代累加序列进行背景值优化改进,提高背景值的平滑程度,达到提高预测精度的目的。实例验证表明,背景值优化可以在一定程度上提高沉降预测精度,预测残差明显降低。

关键词：灰色模型沉降预测背景值优化柯特斯公式

半参数补偿及背景值优化MGM模型研究和应用

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测绘科学技术学报 2018年第1期35卷 17-21,26页

作者：毛文飞胡罡吴蒙邱德超东华理工大学测绘工程学院江西南昌330013 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江西南昌330013 抚州市华科测绘信息有限公司江西抚州344000 安徽省核工业勘查技术总院安徽芜湖241000

为了改善传统MGM模型背景值选择以及模型误差问题,提出了半参数补偿及背景值优化的MGM预测模型。选取同一变形体上3个相关性较高的监测点实测数据,分别利用传统MGM模型、背景值优化MGM模型、半参数MGM模型以及半参数补偿及背景值优化MG... 详细信息

为了改善传统MGM模型背景值选择以及模型误差问题,提出了半参数补偿及背景值优化的MGM预测模型。选取同一变形体上3个相关性较高的监测点实测数据,分别利用传统MGM模型、背景值优化MGM模型、半参数MGM模型以及半参数补偿及背景值优化MGM模型对其进行预测。实验结果表明,本文模型预测值的均方误差为0.61,比传统MGM模型的1.12、背景值优化MGM模型的0.66和半参数MGM模型1.01,分别降低了0.51、0.05和0.40;且3个点残差标准差的均值分别比传统MGM模型、背景值优化MGM模型和半参数MGM模型小0.21、0.03和0.15。这说明本文模型的预测精度有所提高,且更加稳定。

关键词： MGM模型半参数背景值优化变形预测补偿最小二乘

非齐次GM(1,1)模型的背景值优化及其应用

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数学的实践与认识 2018年第11期48卷 144-149页

作者：宋泉良卢志刚刘祯王虎跃北方自动控制技术研究所火控部

针对非齐次GM（1，1）模型中传统方法构造的背景值与真实背景值之间存在误差的情况，提出了一种背景值优化方法．首先，分析了背景值误差的来源及其对模型预测精度的影响；然后，通过积分变换重构了背景值，并利用非齐次指数序列及其一... 详细信息

针对非齐次GM（1，1）模型中传统方法构造的背景值与真实背景值之间存在误差的情况，提出了一种背景值优化方法．首先，分析了背景值误差的来源及其对模型预测精度的影响；然后，通过积分变换重构了背景值，并利用非齐次指数序列及其一次累加、一次累减生成序列的相互关系，得到了重构背景值中参数的表达形式；最后，根据拟合误差最小原理解得了模型参数的估计值，进而得到了预测公式．经过实例应用，优化模型预测结果的平均相对误差为0．54％，表明优化背景值能够明显提高模型的预测精度．

关键词：非齐次指数序列灰色预测模型背景值优化参数表达

基于复化梯形公式的NGM(1,1,k)模型背景值优化

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数学的实践与认识 2019年第2期49卷 225-233页

作者：陈七榕罗飞何梦秋成都信息工程大学软件工程学院四川成都610225

针对经典NGM(1,1,k)在背景值的影响下模型精度(拟合精度与预测精度)不高这一现状,结合复化求积公式中的复化梯形公式,推导了一种新的背景值优化公式.通过7类测试数据和2类实际数据的验证表明:推导的NGM(1,1,k)背景值优化公式显著地提高... 详细信息

针对经典NGM(1,1,k)在背景值的影响下模型精度(拟合精度与预测精度)不高这一现状,结合复化求积公式中的复化梯形公式,推导了一种新的背景值优化公式.通过7类测试数据和2类实际数据的验证表明:推导的NGM(1,1,k)背景值优化公式显著地提高了NGM(1,1,k)的模型精度和实用性.

关键词： NGM(1,1,k) 背景值优化复化梯形公式

背景值优化的多点灰色模型在滑坡变形预测中的应用

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中国地质灾害与防治学报 2015年第2期26卷 3-9页

作者：李世贵易庆林吴娟娟杨巧佳胡大儒三峡地区地质灾害与生态环境湖北省协同创新中心湖北宜昌443002 宜昌市测绘大队湖北宜昌443000 长江大学工程技术学院城市建设系湖北荆州434000

滑坡变形是一个高度复杂的非线性过程,常用的单点灰色预测模型没有充分利用各变形监测点间的相关信息,不足以反映滑坡整体的变形规律。多点灰色模型可以发挥相互影响的多个监测点间的整体积极作用,从而更加完整和全面的反映坡体的变形... 详细信息

滑坡变形是一个高度复杂的非线性过程,常用的单点灰色预测模型没有充分利用各变形监测点间的相关信息,不足以反映滑坡整体的变形规律。多点灰色模型可以发挥相互影响的多个监测点间的整体积极作用,从而更加完整和全面的反映坡体的变形状况。以三峡库区某滑坡为研究对象,对布设在坡表的6个监测点进行聚类分析,将彼此高度相关的3点纳入多点模型中。针对传统多点灰色模型在背景值取值方面存在的缺陷,本文将基于背景值优化的多点灰色模型引入到滑坡变形预测中。计算结果表明,与传统灰色模型相比,背景值优化的多点灰色模型是解决贫信息条件下滑坡整体变形预测较理想的方法。

关键词：滑坡变形预测聚类分析多点灰色模型背景值优化贫信息

基于背景值优化与初值修正的灰色模型在沉降变形预测中的应用

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勘察科学技术 2017年第4期 46-49页

作者：张文祥黄张裕于小桐倪明河海大学地球科学与工程学院南京市211100 南京市测绘勘察研究院有限公司南京市210019

灰色GM(1,1)模型具有要求样本数据少,运算方便,短期预测精度高等优点,因此得到广泛应用。在沉降变形预测中,数据拟合和预测精度主要依赖于模型的结构参数,故在沉降变形预测中为提高预测精度,该文从传统GM(1,1)模型初值、背景值等入手,... 详细信息

灰色GM(1,1)模型具有要求样本数据少,运算方便,短期预测精度高等优点,因此得到广泛应用。在沉降变形预测中,数据拟合和预测精度主要依赖于模型的结构参数,故在沉降变形预测中为提高预测精度,该文从传统GM(1,1)模型初值、背景值等入手,探讨了将初值修正、背景值优化后的预测数据进行组合的方法。该方法充分利用新信息、数据优化后的优越性,提高模型的预测精度;同时通过实例证明得出该组合模型比单一模型、传统模型预测精度更高,达到了较好的预测效果。

关键词：背景值优化初值改正 GM(1,1) 模型组合

基于正弦变换和背景值优化的灰色GM(1,1)模型研究

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重庆理工大学学报（自然科学） 2017年第12期31卷 199-202页

作者：王承庆天津大学管理与经济学部天津300072

对传统GM(1,1)模型进行误差分析,基于正弦变换和误差最小化原理对初始条件和背景值进行改进,建立了优化GM(1,1)模型。为了比较与传统GM(1,1)模型的优劣,选取2005—2015年我国水产品总产量数据,基于传统GM(1,1)模型和优化GM(1,1)模型分... 详细信息

对传统GM(1,1)模型进行误差分析,基于正弦变换和误差最小化原理对初始条件和背景值进行改进,建立了优化GM(1,1)模型。为了比较与传统GM(1,1)模型的优劣,选取2005—2015年我国水产品总产量数据,基于传统GM(1,1)模型和优化GM(1,1)模型分别对水产品总产量进行预测。实证研究表明:优化GM(1,1)模型在预测相对误差方面有明显改善,极大地提高了灰色模型的预测精度。

关键词：正弦变换背景值优化 GM(1 1)模型误差最小化

基于背景值优化的GM(1,1)国内旅游消费预测模型

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重庆理工大学学报（自然科学） 2017年第12期31卷 203-207页

作者：张伟天津大学管理与经济学部天津300072

针对传统灰色GM(1,1)模型的背景值大于实际背景值的情况,根据差分插值原理对模型背景值进行优化。选取2006—2015年我国国内旅游消费数据,在对原始数据作对数处理的基础上,基于背景值优化GM(1,1)模型,对我国国内旅游消费水平进行预测。... 详细信息

针对传统灰色GM(1,1)模型的背景值大于实际背景值的情况,根据差分插值原理对模型背景值进行优化。选取2006—2015年我国国内旅游消费数据,在对原始数据作对数处理的基础上,基于背景值优化GM(1,1)模型,对我国国内旅游消费水平进行预测。与传统GM(1,1)模型进行对比,结果表明:基于背景值优化的GM(1,1)模型能大幅减小预测误差,提高模型精度,非常适用于国内旅游消费中短期预测。

关键词：灰色预测 GM(1 1)模型背景值优化国内旅游消费