基于遗传算法优化的GM(1,1)模型及效果检验

被引：20

作者：

李祚泳

张明

邓新民

机构：

[1] 成都信息工程学院

[2] 成都信息工程学院四川成都

[3] 四川成都

来源：

系统工程理论与实践 | 2002年 / 08期

关键词：

遗传算法; GM(1,1)模型; 最小二乘法; 参数优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

N941.5 [灰色系统理论];

学科分类号：

071101 ;

摘要：

对变化较平稳的数据和变化幅度较大的非平稳数据两种序列建立的 GM(1 ,1 )模型 ,分别用加速遗传算法 (AGA)和最小二乘法 (LSM)对模型参数求解 .结果表明 ,对变化较平稳数据序列 ,两种参数求解法建立的预测模型的拟合优度和预测精度相差无几 ;对变化幅度较大的非平稳数据序列 ,基于 AGA的 GM(1 ,1 )模型的拟合优度和预测精度远高于基于 LSM的 GM(1 ,1 )模型的拟合优度和预测精度 .

引用

页码：136 / 139

页数：4

共 7 条

[1] 城市可持续发展的指数普适公式及评价模型 [J].