周一帆
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：东华理工大学测绘工程学院更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：天文地球自然科学总论更多>>
- PSO-GM(1,1,N,p,ξ)模型在变形预测中的应用
- 2017年
- 通过对传统GM(1,1)缺陷分析和改进的基于权的PGM(1,1)建模机理描述,顾及PGM(1,1)中背景值构造时取相同的参数不能充分降低模型的预测误差,对不同的时刻引入不同的参数来改进GM(1,1)背景值序列的计算公式,将这种背景值构造方法和灰元N引入GM(1,1)建立了新的白化方程。在建立的新的白化方程基础上,用龙格-库塔法以修正的初始值计算累加值的模拟序列。针对引入的参数较多问题,采用粒子群算法寻找满足相对误差均值最优的参数,从而建立了基于粒子群优化算法和加权灰色组合的PSO-GM模型。工程实例应用表明,新模型的拟合精度高,预测效果好,相对其他两种原有模型预测精度有明显提高。
- 周一帆鲁铁定吴定邦
- 关键词：GM(1,1)粒子群算法
- 基于非线性最小一乘GM(1,1)模型研究
- 2016年
- 针对灰色GM(1,1)模型参数估计采用的最小二乘法的抗差能力不强,以及原始数据含少量粗差时影响到累加生成的数据进而可能导致参数估计偏差很大,提出对原始数据直接应用具有较强稳健性的最小一乘来估计参数,对非线性的还原函数进行线性化再利用最小一乘来估计参数。实验结果表明对于严格满足纯指数序列的数据,文章提出的算法要优于传统模型和文献提出的FGM(1,1)模型,几乎达到无偏的效果,并且在含少量粗差时不受粗差干扰。
- 周一帆鲁铁定吴定邦
- 关键词：GM(1,1)最小一乘粗差
- 灰色预测模型初始条件求解的优化解法被引量：3
- 2017年
- 针对GM(1,1)模型初始条件的选择最优化问题,提出一种新的最优初始条件求解算法,即把对最优初始条件选择问题转化为求最优的C值,通过两个算例分析表明,文中的算法与文献[4]的FGM(1,1)模型相比,在达到同等精度的条件下,运行效率更高,算法更简单直观,更有利于程序实现,验证了文中提出的算法的有效性和可行性。
- 周一帆鲁铁定王奉伟吴定邦
- 关键词：GM(1,1)模型
