【摘 要】
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针对GM(1,1)算法求解发展系数和灰色作用量时受背景值影响的问题,提出一种回避背景值的辨识参数求解方法,避开背景值试算选取的步骤或选取不当造成预测精度低的问题;针对GM(1
【机 构】
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山东理工大学机械工程学院; 北京理工大学光电学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(51705296);山东省自然科学基金博士基金项目(ZR2017BEE039)
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针对GM(1,1)算法求解发展系数和灰色作用量时受背景值影响的问题,提出一种回避背景值的辨识参数求解方法,避开背景值试算选取的步骤或选取不当造成预测精度低的问题;针对GM(1,1)模型预测时初始条件为固定值影响预测精度的问题,提出一种构建变权初始值的方法,避免预测精度受固定初始值的影响;针对传统灰色神经网络样本类型单一的问题,提出一种新的组合预测模型结构,突破了传统模型只依靠单一浸润线历史数据预测的局限,建立了基于改进灰色神经网络的浸润线预测模型.通过工程验证,该模型短期内对浸润线高度的变化预测效果较好.
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