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    改進(jìn)的灰色GM(1,1)預(yù)測模型

    2015-12-23 00:58:22謝錦彪歐毓毅
    關(guān)鍵詞:背景優(yōu)化模型

    謝錦彪,歐毓毅,凌 捷

    (廣東工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院,廣東 廣州510006)

    0 引 言

    GM(1,1)模型[1-3]本身的預(yù)測公式存在局限性[4],且對于高增長序列的預(yù)測精度不高,有許多學(xué)者對其進(jìn)行了改進(jìn)[5-9],這些改進(jìn)主要是單一地改進(jìn)模型的背景值或初始(值)條件,或者同時改進(jìn)模型的背景值和初始條件。近幾年研究的重點(diǎn)逐步偏向于同時改進(jìn)背景值和初始條件,但是模型的模擬精度和預(yù)測精度還有待進(jìn)一步提高。

    本文在文獻(xiàn) [10]優(yōu)化傳統(tǒng)GM(1,1)模型的背景值構(gòu)造公式的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步優(yōu)化背景值的計(jì)算公式,并基于最小二乘法原理對預(yù)測初始條件進(jìn)行改進(jìn),將背景值的改進(jìn)和最優(yōu)初始條件的選擇結(jié)合在一起,以文獻(xiàn) [5,10]共同使用的低增長序列x(0)(k)=e-ak(k=1,2,3,4,5)以及文獻(xiàn) [10]中高增長序列為例進(jìn)行模擬分析實(shí)驗(yàn),提出的預(yù)測模型比文獻(xiàn) [5,10]具有更高的模擬精度以及預(yù)測精度。

    1 經(jīng)典GM(1,1)預(yù)測模型及缺陷分析

    1.1 經(jīng)典GM(1,1)模型

    設(shè)非負(fù)序列X(0)= {x(0)(k),k=1,2,3…n}為原始序列。

    (1)對原始序列X(0)作一次累加生成序列X(1)= (x(1)(1),x(1)(2),…,x(1)(n))。即:X(1)(k)=(i)(k=1,2,…,n);

    (2)建模。由X(1)得到GM(1,1)模型的背景值Z(1)= {z(1)(k),k=1,2,3…n},其中Z(1)(k)=μ (x(1)(k)+x(1)(k-1))(k=2,3,…,n),一般μ取0.5。將白化方程+ax(1)=b 離散化,由微分變差分,得到GM(1,1)的灰微分方程如下所示

    (3)求解發(fā)展系數(shù)a和灰色作用量b。按照最小二乘法原理解式 (1)可得參數(shù)a和b。其中則可得式 (2)

    (4)建立預(yù)測公式。累加序列X(1)的預(yù)測公式為:(k+1)=*e-ak+,其中k=0,1,…,n-1;令C =則x.(1)(k +1)=Ce-ak+,其中C 為待定常數(shù);由初始條件(1)=x(1)(1)=x(0)(1),有C =x(0)(1)-,故

    根據(jù)式 (3)累減可得原始序列X(0)的預(yù)測值:(k+1)=(x(0)(1)-)(1-ea)e-ak,(k=1,2,…,n-1),且(1)=x(0)(1)。

    1.2 GM(1,1)模型的缺陷分析

    GM(1,1)模型對白化方程的兩邊在 [k-1,k]對t積分,化簡可得再由式 (1)可得(1,1)模型背景值的構(gòu)造誤差[11]主要因?yàn)橛肸(1)(k)=0.5(x(1)(k)+x(1)(k-1))代替了即用圖1中的梯形abcd面積代替了X(1)(t)在區(qū)間 [k-1,k]與t軸圍成的面積,從而導(dǎo)致了誤差△S。當(dāng)數(shù)據(jù)為高增長序列時,誤差就比較大。再者,GM(1,1)模型解白化方程時,其假設(shè)條件是原始數(shù)據(jù)序列的第一點(diǎn)值等于預(yù)測數(shù)據(jù)序列的第一點(diǎn)值,即(1)=x(0)(1),得到的擬合曲線必定經(jīng)過 (1,x(0)(1))。但是按照最小二乘法原理可知,擬合的曲線未必經(jīng)過原始數(shù)列的第一點(diǎn)。

    圖1 背景值構(gòu)造公式誤差

    2 背景值的優(yōu)化

    從模型的預(yù)測公式可以看出,模擬和預(yù)測的精度取決于發(fā)展系數(shù)a和灰色作用量b,而a,b的求解取決于背景值。文獻(xiàn) [10]在對背景值的優(yōu)化過程中,在區(qū)間 [k-1,k]上對白化方程兩邊求積分,設(shè)x(1)(t)=BeAt,并記但是對比假設(shè)的x(1)(t)的表達(dá)式和GM(1,1)的一般過程中的x.(1)(k +1)=Ce-ak+表達(dá)式可以發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn) [10]在假設(shè)過程中做了簡化,忽略了常數(shù)項(xiàng),這在一定程度上影響了背景值的逼近效果,從而影響模型的模擬和預(yù)測精度。為了避免由此引起的誤差,在其假設(shè)的基礎(chǔ)上設(shè)x(1)(t)=BeAt+p,x(0)(t)=beAt。

    又因?yàn)?/p>

    將式 (6)、式 (7)代入式 (5)可得

    由式 (4)及假設(shè)條件x(1)(t)=BeAt+p 可得z(1)(k)=[x(1)(k)-x(1)(k-1)]+p,由于一次累加序列X(1)累減后有x(0)(k)=x(1)(k)-x(1)(k-1),故

    將式 (7)、式 (9)代入式 (10)可得新的背景值計(jì)算公式

    其中 (k=2,3,…,n)。

    3 預(yù)測初值的優(yōu)化

    由以上公式并根據(jù)實(shí)際意義可知,離差平方和S最小時,其對G 的導(dǎo)數(shù)為零,故可以解得

    4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    根據(jù)以上改進(jìn)的結(jié)果,由式 (2)、式 (11)、式 (12)、式 (13)即可得到本文提出的GM(1,1)模型,記為新模型。記文獻(xiàn) [5]改進(jìn)的模型為模型1;記文獻(xiàn) [10]改進(jìn)的模型為模型2。本文實(shí)驗(yàn)仍然采用文獻(xiàn) [5,10]共同使用的例子,以x(0)(k)=e-ak(k=1,2,3,4,5)并分別取-a=0.1、0.2、0.4、0.5、0.6、0.8、1.0、1.5、2.0、2.1、2.5、3.0,得到原始序列如下所示:

    以上各式,k=1,2,…,6。

    為更清楚表示改進(jìn)后的結(jié)果,新模型得出的數(shù)據(jù)小數(shù)點(diǎn)后保留的位數(shù)以文獻(xiàn) [5,10]中相應(yīng)的數(shù)據(jù)小數(shù)點(diǎn)后保留的位數(shù)為參考。

    實(shí)驗(yàn)1:按照模型1 使用的數(shù)據(jù),?。璦=0.1、0.2、0.4、0.6、0.8、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0。比較模型1與新模型取不同發(fā)展系數(shù)時模擬數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)的平均相對誤差和平均絕對誤差。兩種模型的模擬精度對比結(jié)果見表1。

    從表1可以看出,-a從0.1到0.4,新模型的平均相對誤差整體在增加,-a>0.6以后,相對誤差在逐漸減小,但是新模型的平均絕對誤差以及平均相對誤差都要小于模型1,從表1對比的結(jié)果可以得出新模型比模型1具有更好的模擬效果。

    表1 新模型與模型1模擬精度比較

    實(shí)驗(yàn)2:按照模型2 使用的數(shù)據(jù),?。璦=0.1,0.5,1.0,2.1。比較模型2與新模型取不同發(fā)展系數(shù)時模擬數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)的平均相對誤差S以及k=6時的預(yù)測精度。兩種模型的模擬精度對比結(jié)果見表2。k=6時,模型2和新模型得出的模擬值序列以及對應(yīng)的相對誤差分別為X模型2,X新,S模型2,S新,兩種模型的預(yù)測精度對比結(jié)果見表3。

    表2 新模型與模型2模擬精度比較

    表3 新模型與模型2預(yù)測精度比較

    通過表2的數(shù)據(jù)可以看出,無論是發(fā)展系數(shù)小還是發(fā)展系數(shù)比較大時,新模型的模擬精度始終高于模型2的模擬精度,而且隨著模擬精度的提高,新模型的預(yù)測精度也同樣高于模型2的預(yù)測精度,兩種模型預(yù)測精度的對比結(jié)果見表3。

    實(shí)驗(yàn)3:取模型1的高增長序列的前5個數(shù)據(jù)預(yù)測后2個數(shù)據(jù)。原始序列 X(0)= (2.718,7.389,20.086,54.598,148.41,403.43,1096.6)。由序列的前5個數(shù)據(jù)并結(jié)合本文提出的改進(jìn)模型,得到時間響應(yīng)函數(shù)如下

    模型1和新模型關(guān)于此高增長序列的模擬精度以及預(yù)測精度對比結(jié)果見表4,其中S為平均相對誤差。

    由表4可以清晰地看出,對于高增長的序列,新模型的模擬和預(yù)測精度都比模型1有顯著的提高。

    表4 高增長序列模擬精度及預(yù)測精度比較

    5 結(jié)束語

    本文提出了一種改進(jìn)的GM(1,1)預(yù)測模型,進(jìn)一步地優(yōu)化了預(yù)測模型的背景值構(gòu)造公式并改進(jìn)了模型初始值參數(shù)的選取策略。分別以低增長序列和高增長序列為例進(jìn)行了模擬分析實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的模型同時適用于低增長序列和高增長序列建模,不管是在發(fā)展系數(shù)較小時還是當(dāng)發(fā)展系數(shù)超過經(jīng)典GM(1,1)方法的適用范圍(-2,2)時,都具有很高的模擬精度和預(yù)測精度。

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