非线性灰色Bernoulli模型是灰色预测模型的一类拓展,在捕捉序列非线性趋势性能上表现良好,但仍然存在许多改进的空间.在传统的非线性灰色Bernoulli模型的基础上提出一种改进的方法,结合优化初始值,采用Guass-Newton算法求解最优模型参数以及滚动建模机制三个方面对模型进行改进.数值结果表明,优化初始值能够提高模型的预测精度,Guass-Newton算法寻求最优参数以及滚动建模机制能进一步减少预测误差的产生.因此,改进的模型能够有效地提高非线性灰色Bernoulli模型的预测性能.
类型: 期刊论文
作者: 吴文泽,张涛,江建明
关键词: 非线性灰色模型,改进方法,算法,预测模型
来源: 数学的实践与认识 2019年10期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 数学,非线性科学与系统科学
单位: 百色学院数学与统计学院,华中师范大学经济与工商管理学院,广西科技大学理学院
基金: 国家自然科学基金(11561006,11861014),广西自然科学基金(2018JJA110013)
分类号: N941.5;O211.61
页码: 73-79
总页数: 7
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