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灰色GM(1.1)模型優(yōu)化的研究現(xiàn)狀

2016-11-19 08:41孫紅影
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2016年4期
關(guān)鍵詞:間距灰色精度

孫紅影

摘 要:灰色系統(tǒng)理論從鄧聚龍教授創(chuàng)立至今,已經(jīng)廣泛的應(yīng)用的到經(jīng)濟(jì),管理以及工程技術(shù)當(dāng)中。與此同時,對其GM(1.1)預(yù)測模型進(jìn)一步優(yōu)化,使模型模擬及預(yù)測精度進(jìn)一步提高一直是眾多學(xué)者研究的方面。文章主要綜合敘述目前GM(1.1)模型優(yōu)化中關(guān)于背景值優(yōu)化的一系列方法,以期對建立背景值優(yōu)化模型有所幫助

關(guān)鍵詞:GM(1.1)模型;背景值優(yōu)化;研究現(xiàn)狀

1 概述

灰色GM(1.1)模型作為灰色系統(tǒng)的核心預(yù)測模型之一,具有所需樣本少,往往只需要5個樣本就可以進(jìn)行預(yù)測,因此“最少”信息是灰色模型解決問題的根本出發(fā)點,著重研究“小樣本,貧信息”的不確定性,根據(jù)一部分已知,一部分未知的特點,用已知去探討預(yù)測未知部分。GM(1.1)模型在應(yīng)用方面廣泛,可以應(yīng)用于數(shù)列的預(yù)測,區(qū)間的預(yù)測,系統(tǒng)預(yù)測等等。因此如何進(jìn)一步的優(yōu)化和改進(jìn)GM(1.1)模型,提高它的精度以及應(yīng)用范圍,極大的發(fā)揮模型的作用,有著十分重要的意義。

2 研究現(xiàn)狀

作為最重要的預(yù)測模型,目前對于GM(1.1)模型的研究主要集中在:

(1)在背景值方面進(jìn)行改進(jìn),即對于模型的參數(shù)和求解方法的改進(jìn),其原理是通過對隨機(jī)算子隨機(jī)性的弱化,令潛在規(guī)律顯現(xiàn),利用微分與差分方程之間的轉(zhuǎn)化,將灰色方程白化來提高其預(yù)測精度。

(2)對初始條件的x(0)(n)由x(1)(n)替代?;谛滦畔?yōu)于老信息的原理,即新信息必須全部使用的原則,給新信息賦予更多的權(quán)重,原始的模型將序列的第一個分量作為初始化條件的觀點,這導(dǎo)致使用最新信息的缺失。因此將原始序列的第N個分量作為初始化條件來處理GM模型的改進(jìn),在預(yù)測精確度方面得到很大改進(jìn)。

(3)出于模型對初始數(shù)據(jù)要求的限制性,當(dāng)初始數(shù)據(jù)不適用模型,如數(shù)列不光滑時,我們首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,如對初始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理等等,增加其光滑性,再利用模型進(jìn)行預(yù)測。

經(jīng)過研究表明,針對GM(1.1)模型,其精度影響最大的還是背景值的構(gòu)造不足,傳統(tǒng)的背景值公式,只是一個求均值的過程,要求數(shù)據(jù)要足夠的平滑。當(dāng)初始序列變化平緩并且時間間隔較短的時候,原始的模型可以得到很好的預(yù)測效果。反之,如果初始序列急劇變化,這樣利用原始模型預(yù)測出來的結(jié)果往往差強(qiáng)人意,誤差較大。在一定程度上影響了模型的應(yīng)用。因為如何對背景值進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化,已經(jīng)更為了眾多學(xué)者主要研究的課題。而目前對背景值優(yōu)化,主要有以下幾個方面:

(2)原始的GM(1.1)模型要求序列是等間距的,然而在實際應(yīng)用中,序列多數(shù)是不等間距的。由于GM(1.1)模型的白化微分方程的解表示形式可知,經(jīng)過一次累加后,生成的是非齊次的。累減后還原到原方程又是齊次的。因此對于非等間距的GM(1.1)模型,學(xué)者們分別從齊次指數(shù)函數(shù)以及非齊次指數(shù)函數(shù)來擬合一次累加生成序列,建立新的背景值構(gòu)造方法。解決了模型對序列要求等間距的局限性。

(3)對GM(1.1)模型的精度影響主要是參數(shù)選取,而參數(shù)的選取又是依賴初始序列與背景值。將背景值的優(yōu)化與優(yōu)化的初始條件的選擇結(jié)合在一起,使參數(shù)最優(yōu)。其主要是利用模型的新息優(yōu)先的原則。利用作為模型初始序列的初始條件,建立新息的初始條件,再與背景值的優(yōu)化相結(jié)合,建立的新模型精度較高。

3 結(jié)束語

GM(1.1)模型作為灰色系統(tǒng)理論的重要模型之一,經(jīng)過幾十年的研究,已經(jīng)廣泛應(yīng)用。但對于已有的研究成果,還存在著缺陷與不足,仍舊需要科研人員對其進(jìn)行大量的研究,不斷提高模型精度與應(yīng)用范圍

參考文獻(xiàn)

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