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GM(1,1)模型的遗传算法优化及效果检验
引用本文:邓新民,张明,邹长武. GM(1,1)模型的遗传算法优化及效果检验[J]. 成都信息工程学院学报, 2002, 17(4): 265-268
作者姓名:邓新民  张明  邹长武
作者单位:成都信息工程学院,四川,成都,610041
基金项目:九·五国家重点科技攻关计划(96 911 08 03 05)
摘    要:
对平稳的数据和非平稳数据两种数据序列建立的GM(1,1)模型,分别用加速遗传算法(AGA)和最小二乘法(LSM)对模型参数求解。结果表明:对平稳变化数据序列,两种方法建立的预测模型的拟合优度和预测精度无显著差异;对变化幅度较大的非平稳数据序列,基于AGA的GM(1,1)模型的拟合优度和预测精度高于基于LSM的GM(1,1)模型的拟合优度和预测精度。

关 键 词:效果检验 遗传算法 GM(1,1)模型 最小二乘法 参数优化 时间序列预测
文章编号:1671-1742(2002)04-0265-04
修稿时间:2002-03-25

Optimal gray GM(1,1) model based on genetic algorithm and its verification
Abstract:
Keywords:genetic algorithm  GM(1  1)  least square method  parameter optimum
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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