渐消记忆离散GM(1,1)模型及其递推算法
考虑新旧数据对预测效果具有不同影响,对原始数据建立了一种改进的滑动平均预处理方法.在此基础上,通过引入遗忘因子对新旧数据进行不同加权,提出了渐消记忆离散GM(1,1)模型.针对GM(1,1)模型求解计算开销大的问题,给出一种渐消记忆离散GM(1,1)模型的在线实时递推预测算法.将该模型及递推算法用于交通事故预测和区域货物周转量预测,结果表明渐消记忆离散GM(1,1)模型加强了模型的实时跟踪能力,在避免矩阵求逆的同时,提高了预测精度.
离散GM(1,1)模型、浙消记忆、递推算法、预测
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C931(管理学)
高等学校博士学科点专项科研基金;国家高技术研究发展计划(863计划)
2012-02-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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252-255