【摘 要】
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DGM(1,1)模型的参数估计、数据拟合及序列预测均采用离散方程,不存在离散模型与连续模型之间的近似替代,具有较高的精度。但采用最小二乘法原理进行模型参数估计时,原始序列
【基金项目】
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安徽省重点研究与开发计划面上攻关项目(711301499089);合肥学院科学研究发展基金重点项目(18ZR01ZDB)
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DGM(1,1)模型的参数估计、数据拟合及序列预测均采用离散方程,不存在离散模型与连续模型之间的近似替代,具有较高的精度。但采用最小二乘法原理进行模型参数估计时,原始序列初始值近似替代拟合曲线的迭代初始值会对预测结果造成较大影响,并且使用受到外界因素冲击扰动后的原始数据建立模型也会大大降低DGM(1,1)模型的预测性能。鉴此,首先利用变权缓冲算子对原始数据进行新序列构造,弱化外界因素影响,再以平均相对误差最小为准则,运用粒子群算法对缓冲算子的可变权重以及新序列的初始值进行二维优化,从而提高DGM(1,1)
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