【摘 要】
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本文研究了灰色模型对振荡序列的预测问题.在已有GM(1, 1|sin)模型的基础上,利用分数阶算子对原始序列进行累加生成的方法,获得了分数阶累加GM(1, 1|sin)模型的表达式;以平均
【基金项目】
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广东省普通高校特色创新资助项目(2016KTSCX164);广东理工学院科研资助项目(GKJ2017025);广东理工学院科研资助项目(GKJ2016002)
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本文研究了灰色模型对振荡序列的预测问题.在已有GM(1, 1|sin)模型的基础上,利用分数阶算子对原始序列进行累加生成的方法,获得了分数阶累加GM(1, 1|sin)模型的表达式;以平均相对误差最小化为目标,利用粒子群算法求解非线性优化问题,获得了模型的最优参数.最后以城市交通流的模拟预测为例,结果表明本文提出的模型比GM(1, 1|sin)模型具有更高的模拟精度,推广了GM(1, 1|sin)预测模型的结果.
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