【摘 要】
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传统的分数阶灰色预测模型在时间序列预测中具有较好的适应性和预测的有效性,但其累加和差分计算式比较复杂.一致性分数阶累加相对于一般的分数阶累加,形式更简单,更便于计算和理论推导.为了提高模型的适应性和预测能力,文章在CFGM(1,1)白化方程中引入一个新的可变系数,扩大了原有白化方程的适用范围,并在此基础上构建了一致性分数阶优化灰色模型,即CFOGM(1,1)模型.最优一致性分数阶阶数和可变系数通过PSO算法最小化平均相对误差获得.将构建的模型运用到两个实例中并与其他经典的灰色预测模型进行对比,结果表明所提
【机 构】
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百色学院数学与统计学院,广西百色533000;华中师范大学经济与工商管理学院,武汉430079
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传统的分数阶灰色预测模型在时间序列预测中具有较好的适应性和预测的有效性,但其累加和差分计算式比较复杂.一致性分数阶累加相对于一般的分数阶累加,形式更简单,更便于计算和理论推导.为了提高模型的适应性和预测能力,文章在CFGM(1,1)白化方程中引入一个新的可变系数,扩大了原有白化方程的适用范围,并在此基础上构建了一致性分数阶优化灰色模型,即CFOGM(1,1)模型.最优一致性分数阶阶数和可变系数通过PSO算法最小化平均相对误差获得.将构建的模型运用到两个实例中并与其他经典的灰色预测模型进行对比,结果表明所提出的模型具有较高的拟合和预测精度.
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