Combination Forecast of Improved GM (1,1) Based on Neural Network Realization and Its Application
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摘要: 针对GM(1,1)模型预测精度差的问题,采用马尔可夫链、残差数据正数化等多种方法修正残差,按等维新息的思路建立多个改进型GM(1,1)模型,并提出了基于神经网络实现的改进型灰色组合预测模型及预测算法.仿真分析表明,通过该模型可以寻求到多个改进型GM(1,1)模型预测值的最佳组合.
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