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优化背景值的GM(1,1)模型组合改进 被引量：5
1
作者 单锐 施苏桐 刘文 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第3期421-424,共4页
针对提高模型的拟合效果.在GM(1,1)模型基础上,提出改进方案生成紧邻生成序列.利用组合预测思想,结合BP神经网络预测算法对改进后的灰色模型做进一步的优化修正,同时引用新陈代谢灰色模型理论成为BP-GM(1,1)等维新息模型.该模型充分利... 针对提高模型的拟合效果.在GM(1,1)模型基础上,提出改进方案生成紧邻生成序列.利用组合预测思想,结合BP神经网络预测算法对改进后的灰色模型做进一步的优化修正,同时引用新陈代谢灰色模型理论成为BP-GM(1,1)等维新息模型.该模型充分利用了两种预测方法的优势,适当的减小了单个模型预测时的误差.数据拟合结果表明:BP-GM(1,1)模型具有更好的拟合精度,该模型应用范围更广. 展开更多
关键词 灰色理论 GM(1 1)模型 BP神经网络 组合预测 BP-GM(1 1)模型 改进 背景值 精度
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基于改进共轭梯度思想的滑动平均模型参数估计优化方法 被引量：5
2
作者 单锐 施苏桐 刘文 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2014年第1期144-147,共4页
为了提高滑动平均模型ARMA(p,q)的预测精度,将模型参数估计转化为无约束优化问题,结合非线性规划中的共轭方向思想,提出一种改进的共轭梯度法:即结合不同共轭梯度法的优势,提出新的参数标量和搜索方向迭代公式,并证明该方法的全局收敛性... 为了提高滑动平均模型ARMA(p,q)的预测精度,将模型参数估计转化为无约束优化问题,结合非线性规划中的共轭方向思想,提出一种改进的共轭梯度法:即结合不同共轭梯度法的优势,提出新的参数标量和搜索方向迭代公式,并证明该方法的全局收敛性.用此改进方法来修正原始ARMA(p,q)模型的参数估计值,给出数值算例,进一步验证所提方法的有效性. 展开更多
关键词 ARMA(p q)模型 共轭梯度法 全局收敛 参数估计 非线性规划
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引入扰动因子的共轭梯度算法及其收敛性 被引量：3
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作者 施苏桐 单锐 刘文 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第6期83-87,8,共5页
为了改善非线性规划理论中用于求解无约束问题的共轭梯度法收敛速度与数值表现不统一的现状,提出一种改进的共轭梯度法。结合不同共轭梯度法的优势,加入扰动参数,选取新的参数标量和搜索方向迭代公式,并证明了该方法在Wolfe搜索下的全... 为了改善非线性规划理论中用于求解无约束问题的共轭梯度法收敛速度与数值表现不统一的现状,提出一种改进的共轭梯度法。结合不同共轭梯度法的优势,加入扰动参数,选取新的参数标量和搜索方向迭代公式,并证明了该方法在Wolfe搜索下的全局收敛性,最后给出了数值算例。通过与其他方法迭代效果相比较,进一步验证了所提方法的有效性,达到加快收敛速度,提高优化效率的目的。 展开更多
关键词 共轭梯度法 全局收敛 WOLFE线搜索 非线性规划
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