基于引力搜索算法的分数阶变异时序回归GSA-TSGM(1,1)模型
Fractional order grey model GSA-TSGM(1,1) with time sequence variation regression driven by gravitational search algorithm
武汉理工大学 理学院, 武汉 430070
摘要
为了利用分数阶累加算子在灰色短期预测中的高效性能，首次将分数阶累加算子引入变异时序回归模型以期取得更高的预测精度。主要方法如下：首先取湖北省链子崖某监测点1978—1987年的十年数据作为训练集并使用引力搜索算法确定最佳分数阶累加阶数，而1988—1993年的六年数据作为验证集验证提出的模型；其次对比了经典灰色模型GM（1，1）、分数阶累加灰色模型、变异时序回归模型TSGM（1，1）三种灰色模型。结果如下：首先修正了陈西江等人变异时序回归模型仿真时出现的错误，其次表明了相比于其他的模型，基于引力搜索算法的分数阶累加时序回归模型在进行灰色长期预测中具有较高的预测精度。因此，通过分数阶累加算子提高了灰色理论中长期预测模型的精度，为灰色长期预测提供了指导。
基金项目
国家自然科学基金重大研究计划资助项目(91324201)
湖北省自然科学基金资助项目(2014CFB865)
国家教育部人文社科青年基金资助项目(14YJCZH143)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0004
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1668-1672
文章编号: 1001-3695(2019)06-015-1668-05
发布历史
[2019-06-05] 印刷出版
引用本文
高飞, 方海莲. 基于引力搜索算法的分数阶变异时序回归GSA-TSGM(1,1)模型 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (6): 1668-1672. (Gao Fei, Fang Hailian. Fractional order grey model GSA-TSGM(1,1) with time sequence variation regression driven by gravitational search algorithm [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (6): 1668-1672. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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