【摘 要】
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针对灰色(1,1)模型(Greymodel(1,1),GM(1,1))对非指数型数据序列预测精度低的问题,提出了一种灰色支持向量回归(Greysupportvectorregression,GSVR)预测模型。该模型一方面通
【机 构】
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天水师范学院机电与汽车工程学院,兰州理工大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:51565033),甘肃省教育厅科技研究项目(编号:2017A-076)
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针对灰色(1,1)模型(Greymodel(1,1),GM(1,1))对非指数型数据序列预测精度低的问题,提出了一种灰色支持向量回归(Greysupportvectorregression,GSVR)预测模型。该模型一方面通过参数累积估计、预测公式改进和数据等维递补,对灰色模型进行建模优化,另一方面通过差分变异和混沌局部搜索改进的粒子群算法,对支持向量回归机进行参数优化,再将二者相结合进行预测。对柱塞套内圆珩磨尺寸的预测结果表明,该模型的预测均方误差为0.3913,平均绝对百分比误差为4.90%,其预测精
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