基于扩展卡尔曼滤波和GSA的多变量灰色经济预测模型

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【摘要】

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提出一种多变量灰色预测模型。该方法使用扩展卡尔曼滤波(EKF)实现灰色预测模型的参数估计和预测,同时在扩展卡尔曼滤波步骤中引入万有引力算法(GSA)识别未知噪声统计特性。

【作者】

：

高志熙韩晓红

【机构】

：

山西清众科技股份有限公司,太原理工大学

【出处】

：

山西科技

【发表日期】

：

2020年2期

【关键词】

：

灰色预测 EKF GSA MGM 国民生产总值指数 grey predictionEKFGSAMGMgross national product index

【基金项目】

：

山西省自然科学基金资助项目(项目编号:201801D121136)

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提出一种多变量灰色预测模型。该方法使用扩展卡尔曼滤波(EKF)实现灰色预测模型的参数估计和预测,同时在扩展卡尔曼滤波步骤中引入万有引力算法(GSA)识别未知噪声统计特性。为了验证模型的有效性,利用山西省2003-2012年的国民生产总值(GDP)及其相关影响指标进行预测,与使用最小二乘法进行模型参数估计的多变量灰色模型(MGM)相比,提出的模型的预测准确性更高。

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