【摘 要】
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针对传统的GM(1,1)建模方法,对于历史数据采取等权处理的局限性,提出了GM(1,1)建模的新算法,不同的历史数据在预测值中具有不同的权重,并且解决了确定权值的学习算法。仿真结
【机 构】
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西北工业大学自动控制系 , 西安工业学院自动化系 , 上海交通大学航空航天信息与控制研究所 , 西北工业大学自动控制系 陕西西安 710072,陕西西安 710038,上海 200030 ,陕西西安
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针对传统的GM(1,1)建模方法,对于历史数据采取等权处理的局限性,提出了GM(1,1)建模的新算法,不同的历史数据在预测值中具有不同的权重,并且解决了确定权值的学习算法。仿真结果表明了该算法的有效性。
For the traditional GM (1,1) modeling method, a new algorithm of GM (1,1) modeling is put forward for the limitation of historical data processing. Different historical data have different weights in the predicted values , And solves the learning algorithm of determining weights. Simulation results show the effectiveness of the algorithm.
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