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《GM(1-1)模型-灰色預(yù)測.doc》由會(huì)員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、小額貸款遠(yuǎn)程智能預(yù)警系統(tǒng)人數(shù)預(yù)測算法的設(shè)計(jì)一、灰色系統(tǒng)的引入:灰色系統(tǒng)是指“部分信息已知,部分信息未知”的“小樣本”,“貧信息”的不確定性系統(tǒng),它通過對“部分”已知信息的生成、開發(fā)去了解、認(rèn)識現(xiàn)實(shí)世界,實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)運(yùn)行行為和演化規(guī)律的正確把握和描述.灰色系統(tǒng)模型的特點(diǎn):對試驗(yàn)觀測數(shù)據(jù)及其分布沒有特殊的要求和限制,是一種十分簡便的新理論,具有十分寬廣的應(yīng)用領(lǐng)域。目前,灰色系統(tǒng)已經(jīng)成為社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、科教、技術(shù)等很多領(lǐng)域進(jìn)行預(yù)測、決策、評估、規(guī)劃、控制、系統(tǒng)分析和建模的重要方法之一。特別是它對時(shí)間序列短、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)少、信息不完全系統(tǒng)的建模與分析,具有獨(dú)特的功
2、效?;疑P偷膬?yōu)點(diǎn)(一)不需要大量的樣本。(二)樣本不需要有規(guī)律性分布。(三)計(jì)算工作量小。(四)定量分析結(jié)果與定性分析結(jié)果不會(huì)不一致。(五)可用于近期、短期,和中長期預(yù)測。(六)灰色預(yù)測精準(zhǔn)度高。二、GM(1,1)模型(greymodel一階一個(gè)變量的灰微分方程模型)灰色理論認(rèn)為系統(tǒng)的行為現(xiàn)象盡管是朦朧的,數(shù)據(jù)是復(fù)雜的,但它畢竟是有序的,是有整體功能的。灰數(shù)的生成,就是從雜亂中尋找出規(guī)律。同時(shí),灰色理論建立的是生成數(shù)據(jù)模型,不是原始數(shù)據(jù)模型。因此,灰色預(yù)測的數(shù)據(jù)是通過生成數(shù)據(jù)的GM(1,1)模型所得到的預(yù)測值的逆處理結(jié)果。GM(1,1)的具體模
3、型計(jì)算式設(shè)非負(fù)原始序列對作一次累加;k=1,2,…,n得到生成數(shù)列為于是的GM(1,1)白化微分方程為(1—1)其中a,u為待定參數(shù),將上式離散化,即得(1—2)其中為在(k+1)時(shí)刻的累減生成序列,(1—3)為在(k+1)時(shí)刻的背景值(即該時(shí)刻對應(yīng)的x的取值)(1—4)將(1—3)和(1—4)帶入(1—2)得(1—5)將(1—5)式展開得(1—6)令,,為待辨識參數(shù)向量,則(1—6)可以寫成(1—7)參數(shù)向量可用最小二乘法求取,即(1—8)把求取的參數(shù)帶入(2—16)式,并求出其離散解為(1—9)還原到原始數(shù)據(jù)得(1—10)(1—9)、(1—1
4、0)式稱為GM(1,1)模型的時(shí)間相應(yīng)函數(shù)模型,它是GM(1,1)模型灰色預(yù)測的具體計(jì)算公式。建立灰色預(yù)測模型的一般步驟第一步:級比檢驗(yàn),建模可行性分析。第二步:數(shù)據(jù)變換處理。第三步:用GM(1,1)建模。第四步:模型檢驗(yàn)。一、灰建模事例北方某城市1986-1992年交通噪聲平均聲級數(shù)據(jù)序號年份Leq1198671.12198772.43198872.44198972.15199071.46199172.07199271.6表:某城市近年來交通噪聲數(shù)據(jù)[dB(A)]第一步:級比檢驗(yàn),建??尚行苑治?。1、建立交通噪聲平均聲級數(shù)據(jù)時(shí)間序列:2、求級比
5、:3、級比判斷:由于所有的,(k=2,3,…7),故可以用作滿意的GM(1,1)建模。(注:由此處可見,當(dāng)樣本數(shù)量增加時(shí),GM模型能夠接受的相鄰兩個(gè)樣本的變化范圍變小,正常情況上公司每天的上班人數(shù)基本恒定,因此可以在樣本數(shù)量的選擇和可能的變換范圍之間作一個(gè)平衡:n取20時(shí),允許的變化范圍大致為(0.91,1.1);n取40時(shí),允許的變化范圍大致是(0.95,1.05)…在進(jìn)行預(yù)測時(shí),只要使用最新的n組數(shù)據(jù)即可)第二步:用GM(1,1)建模1、對原始數(shù)據(jù)作一次累加:(k=1,2,…,7)得:=(71.1,143.5,215.9,288,359.4,
6、431.4,503)2、構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣B以及數(shù)據(jù)向量Y:于是可以得,3、用最小二乘法估計(jì)求參數(shù)列于是可以得到,4、建立模型解得時(shí)間響應(yīng)序列為=1、求生成數(shù)列值及模型還原值;令k=1,2,…,6帶入時(shí)間響應(yīng)函數(shù)即可得到其中取由,得到還原值=(71.1,72.4,72.2,72.1,71.9,71.7,71.6)第三步:模型的誤差分析序號年份Leq原始值Leq模型值殘差相對誤差1198671.171.1002198772.472.4003198872.472.20.20.28%4198972.172.1005199071.471.9-0.50.70%6
7、199172.071.70.30.42%7199271.671.600由此可見,該模型精確度較高,可以進(jìn)行預(yù)報(bào)及預(yù)測。備注:灰色模型的創(chuàng)建者鄧聚龍已經(jīng)證明,只需要4個(gè)數(shù)據(jù)就可以建立GM(1,1)模型經(jīng)典GM(1,1)模型要求發(fā)展系數(shù)
8、a
9、<2,且a的值越接近0,預(yù)測的結(jié)果越精確。這一點(diǎn)對于預(yù)測公司每日上班人數(shù)等變化不大的數(shù)據(jù)無疑是有利的。樊肇楠2013.04.246.2.1.2模型建立步驟(1)級比檢驗(yàn),建??尚行苑治?。(2)數(shù)據(jù)變換處理(3)用GM(1,1)建模設(shè)非負(fù)原始序列對作一次累加;k=1,2,…,n得到生成數(shù)列為于是的GM(1,1)白化
10、微分方程為(1—1)其中a,u為待定參數(shù),將上式離散化,即得(1—2)其中為在(k+1)時(shí)刻的累減生成序列,(1—3)為在(k+1)時(shí)刻