基于复化Simpson公式优化背景值的GM(1,1)模型及应用

基于复化Simpson公式优化背景值的GM(1,1)模型及应用

论文摘要

文中针对传统GM(1,1)模型背景值求解存在误差,模型预测精度低的问题,通过分析误差来源,根据已有复化Simpson公式优化背景值的方法,利用积分函数分区间积分求解逼近的思想,构建动态序列预测模型,并结合实例分析进一步验证了该方法的有效性,能够减弱背景值影响误差,提高模型的拟合预测精度,对工程实际应用具有适用性。

论文目录

  • 1 复化Simpson公式优化背景值的GM (1, 1) 模型原理
  •   1.1 GM (1, 1) 模型
  •   1.2 复化Simpson公式优化
  • 2 实例分析
  • 3 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 成枢,周龙飞,朱健

    关键词: 误差,复化公式,背景值优化,模型

    来源: 矿山测量 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学

    专业: 非线性科学与系统科学

    单位: 山东科技大学测绘科学与工程学院

    分类号: N941.5

    页码: 110-113

    总页数: 4

    文件大小: 769K

    下载量: 87

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