初始条件自适应优化的ANGM(1,1)模型及其应用

作者：陆剑锋; 党耀国; 丁松

来源：系统工程理论与实践, 2020, 40(10): 2728-2736.

• 初始条件
• 自适应优化
• 非等间距
• GM(1,1)模型

少数据、贫信息的非等间距序列预测建模是灰色系统理论的重要内容之一,也是现实工程应用中经常遇到的难题.本文基于自适应优化的初始条件,构建了ANGM(1,1)优化模型.首先,在对已有初始条件优化的非等间距GM(1,1)模型缺陷分析基础上,设计出新型的初始条件自适应优化方法.该方法依据1-AGO序列各时点分量的实际值构建权重分配方程,既保证每个时点信息的充分利用,又自适应调整新旧信息的权重大小.然后,根据建模序列的特征,给出时间参数求解的两个准则及其推导公式,进而构建优化模型.最后,分别利用单调和波动两种特征的实际案例数据,构建4种初始条件优化模型,结果显示本文模型预测效果最好,表明本文模型的适用性和稳定性.

• 单位
  浙江财经大学; 南通大学; 南京航空航天大学