一种内涵式参数辨识的GM(1,1)新模型

作者：雷鸣雳; 冯祖仁

来源：系统工程与电子技术, 2010, (02): 321-325.

• 灰色预测
• GM(1
• 1)模型
• 粒子群算法
• 参数辨识 grey forecasting
• GM(1
• 1) model
• particle swarm optimization(PSO)
• parameter identification

针对普通GM(1,1)模型应用于非平缓变化序列预测时误差较大甚至失效的缺陷,提出了一种内涵式参数辨识的GM(1,1)新模型。推导了模型边值、背景值权重系数、发展系数以及灰作用量与预测值之间的非线性内涵表达式,并采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对内涵式参数进行辨识,建立了PSOGM(1,1)预测新模型。典型算例表明,PSOGM(1,1)模型收敛速度快,较普通GM(1,1)模型具有更高的预测精度,可应用于平缓变化及非平缓变化序列预测。

• 单位
  西安交通大学; 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室