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熊萍萍
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- 所属机构:南京航空航天大学
- 所在地区:江苏省 南京市
- 研究方向:自然科学总论
- 发文基金:国家自然科学基金
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- MGM(1,m,N)模型存在参数非同源、模型结构简单、变量间易产生多重共线性三个问题.为解决模型不足,在MGM(1,m,N)模型中引入线性修正项和灰色作用量,以完善模型结构;利用导数一阶差分公式和递归法求解模型的时间响应式,以解决MGM(1,m,N)模型参数非同源性问题;为解决模型变量间多重共线性带来的不良影响,从减小参数估计量的方差角度出发,将L_(2)正则项引入普通最小二乘估计中,并通过粒子群算法求解最优L_(2)正则化参数.最后,将新型多变量灰色预测模型应用到中国三大主粮产量预测中.结果表明:新型多变量灰色预测模型从一定程度上解决了MGM(1,m,N)模型在参数应用和模型结构方面存在的问题,有效解决了多重共线性对模型预测性能的影响,有效提高了MGM(1,m,N)模型的预测精度.
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- 基于非等间距的多变量MGM(1，m)模型被引量：15
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- 针对相互影响的多变量非等间距原始数据序列的模拟预测问题,对多变量MGM(1,m)模型在非等间距情形下进行建模,建立了非等间距MGM(1,m)模型,以提高模拟预测精度.应用实例表明了非等间距MGM(1,m)模型较各个变量建立单变量非等间距GM(1,1)模型的模拟预测精度有显著提高.该模型适于等间距和非等间距建模,使非等间距建模具有更广泛的应用价值.
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- 针对现实工程应用中存在非等间距序列问题,基于新信息优先原理提出非等间距GM(1, 1)优化模型.在对现有初始条件优化方法的缺陷进行分析的基础上,基于新信息优先原理,利用一阶累加生成序列的各分量加权和重构模型的初始条件,并利用各时点分量大小计算新旧信息间的权重分配比例,强化新信息对发展趋势的修正作用;在相对误差平方和最小准则下,给出时间参数的求解公式,进而构建优化模型.通过递增和递减两个类型实例研究,表明所提出优化模型能够充分利用新信息,预测精度优于其他初始条件改进模型.
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- 灰色Verhulst模型背景值优化的建模方法研究被引量：39
- 2012年
- 本文对传统灰色Verhulst模型背景值的误差来源进行分析,对模型的背景值进行优化,以期提高模型的模拟预测精度。基于灰色Verhulst模型时间响应式的Logistic函数形式,文章利用Logistic函数拟合模型中的一阶累加生成序列,经过一系列的数学推导,借助反向累加生成的思想,解出了Logistic函数中的三个参数,得到了灰色Verhulst模型背景值的优化公式,并建立了优化的灰色Verhulst模型。最后分别通过算例和应用实例验证本文的优化效果,结果表明,利用优化的背景值公式可以有效地提高传统灰色Verhulst模型的模拟预测精度。
- 熊萍萍党耀国姚天祥崔杰
- 关键词：灰色VERHULST模型背景值
- 区间灰数的灰色变权与定权聚类模型被引量：19
- 2013年
- 针对观测值为区间灰数的灰色聚类问题,通过构建区间灰数集上的积分均值函数,将实数域上单一观测值的白化权函数推广到观测值为区间灰数的情形,并给出了上限、适中、下限测度白化权函数的区间灰数形式,进而建立了区间灰数的灰色变权、定权聚类模型,并开发了该模型的人机交互式界面软件.最后将该模型应用于高校教师工作绩效评估。
- 周伟杰党耀国熊萍萍刘红生
- 关键词：区间灰数
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- 基于初始条件优化的一种非等间距GM(1,1)建模方法被引量：34
- 2015年
- 针对非等间距GM(1,1)模型的预测问题,提出一种优化初始条件的方法.以非等间距一阶累加生成序列各分量的加权平均作为优化的初始值,根据新信息优先原理,将一阶累加生成序列的序数序列的单位化序列中各分量作为权重,利用原始序列与模拟序列误差平方和最小的原则确定初始条件中的时间参数,建立优化的非等间距GM(1,1)模型.最后,通过算例验证了所提出的非等间距优化模型的有效性和可行性,同时表明了该优化模型可以提高预测精度.
- 熊萍萍党耀国姚天祥
- 关键词：非等间距GM(1,1)模型
