基于互逆分数阶算子的GM(1,1) 阶数优化模型
CSTR:
作者:
作者单位:

1. 南京航空航天大学经济与管理学院,南京210016;
2. 重庆工商大学电子商务及供应链系统重庆市重点实验室,重庆400067.

作者简介:

孟伟

通讯作者:

中图分类号:

N941.5

基金项目:

欧盟委员会第7 研究框架“玛丽⋅居里国际智力引进计划”项目(FP7-PIIF-GA-2013-629051);国家自然科学基金项目(91324003, 71271226);教育部人文社科基金项目(12YJC630140, 14YJAZH033);重庆市科委前沿与应用基础研究项目(cstc2014jcyjA00024);重庆市教委科技项目(KJ1400606);发改高技项目((2012)2218-R121201).


GM(1,1) with optimized order based on mutual fractional operators
Author:
Affiliation:

1. College of Economics and Management,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016, China;
2. Chongqing Key Laboratory of Electronic Commerce & Supply Chain System,Chongqing Technology and Business University,Chongqing 400067,China.

Fund Project:

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    摘要:

    在互逆的分数阶累加生成算子和分数阶累减生成算子的基础上, 建立分数阶算子GM(1,1) 模型, 均值GM(1,1) 模型是当?? = 1 时的特例. 给出分数阶算子GM(1,1) 模型最小平均相对误差下最优阶数的粒子群优化算法.多个验证实例表明, 通过对阶数进行优化, 分数阶算子GM(1,1) 模型可具有比GM(1,1)、DGM(1,1) 等模型更高的拟合精度.

    Abstract:

    Based on the fractional order grey accumulating generation operator and reducing generation operator, the fractional order grey prediction model is proposed. The even GM(1,1) is a special case of the fractional order grey prediction model with ?? = 1. Then the particle swarm optimization algorithm for the optimized fractional order of the minimum average relative error is presented. The case study shows that the fractional order operator GM(1,1) with optimized order can achieve better fitting precision than DGM(1,1), GM(1,1) and some other optimized GM(1,1) models.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

孟伟 刘思峰 方志耕 曾波.基于互逆分数阶算子的GM(1,1) 阶数优化模型[J].控制与决策,2016,31(4):661-666

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  • 收稿日期:2015-01-30
  • 最后修改日期:2015-04-28
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2016-04-20
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