基于复化Simpson公式的GM(1,1)模型背景值优化
针对传统灰色模型GM(1,1)存在的模型精度不高的问题,提出了复化Simpson公式结合动态序列模型的联合方法.给定误差限,利用给出的计算背景值算法,对GM(1,1)模型的背景值进行优化.实例表明,基于复化Simpson公式的背景值优化算法所建立的GM(1,1)模型,可以有效地提高模型的预测精度和适用性.
GM(1,1)模型、复化Simpson公式、背景值、动态序列模型
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国家自然科学基金71071097;上海市一流学科建设资助项目S1201YLXK
2015-11-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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