基于优化GM(1,1)模型的安徽省GDP预测

摘要：

传统GM(1,1)模型基于最小二乘法进行参数估计,计算过程简单,但易受异常值影响,而最小一乘法考虑误差绝对值和最小,稳健性较好,且背景值z(1)(k)易使GM(1,1)模型产生系统误差.鉴于此,文章提出一种基于优化背景值的最小一乘法GM(1,1)模型.采用传统GM(1,1)模型、背景值优化的GM(1,1)模型和文章中提出的优化背景值的最小一乘法GM(1,1)模型对安徽省 2012-2020 年的GDP总量进行了建模研究,并对比几种模型的预测精度,发现文章提出的优化GM(1,1)模型预测精度最好.

关键词：灰色GM(1、1)模型、最小一乘法、背景值、平均相对误差、灰色绝对关联度

所属期刊栏目：39

分类号：TP274(自动化技术及设备)

资助基金：安徽省自然科学基金重点项目;安徽文达信息工程学院科研基金项目;安徽文达信息工程学院科研基金项目

在线出版日期：2023-08-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：41-46