【摘 要】
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近年来由于分数阶灰色预测模型在灰色系统中的高效性和灵活性,引起了学者们的研究兴趣.但是,分数阶累加的计算复杂,给理论分析和应用带来了困难.提出了一种基于遗传算法的优
【机 构】
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平顶山学院数学与统计学院,平顶山学院软件学院
【基金项目】
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河南省科技厅科技发展计划科技攻关项目(212102110189),河南省高等学校重点科研项目(21A110019),平顶山学院青年科研基金(PXY-QNJJ-2019009)
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近年来由于分数阶灰色预测模型在灰色系统中的高效性和灵活性,引起了学者们的研究兴趣.但是,分数阶累加的计算复杂,给理论分析和应用带来了困难.提出了一种基于遗传算法的优化的分数阶灰色预测模型,对少样本进行预测,根据河南省2004-2017年能源消费的数据建立模型,利用平均绝对百分比误差和均方根误差比较预测模型的性能.结果显示,基于遗传算法的分数阶灰色预测模型比传统的GM(1,1)模型、DGM(2,1)模型和灰色Verhulst模型更准确,性能更好.
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