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根据最新人口统计资料,分别建立长、中、短不同维度的GM(11,)模型、增量GM(11,)模型和灰色Verhulst模型,对2005-2009年平顶山市人口总量进行检验性预测,通过对比分析,发现短维度GM(1,1)模型的预测效果要好于其他模型.最后,在充分采纳新信息的基础上建立5维GM(1,1)模型,对十二五期间平顶山市...  相似文献   
2.
基于遗传算法的改进的GM(1,1)模型IGM(1,1)直接建模   总被引:6,自引:0,他引:6  
CM(1,1)模型一般以模型还原值与实际值平均相对误差检验模型的模拟精度。本文以模型还原值与实际值平均相对误差最小化为目标函数将CM(1,1)模型转化成一个不用进行灰微分方程参数辨识的优化模型,称之为改进的GM(1,1)模型,简称IGM(1,1)。IGM(1,1)避开了灰微分方程参数辨识时传统的优化无法求解,本文针对IGM(1,1)模型的直接建模。由于IGM(1,1)目标函数非连续,不可导,用传统的优化无法求解,本文针对IGM(1,1)模型的模拟特性设计了求解该优化模型的遗传算法并进行了算例验证,秋解结果表明了IGM(1,1)模型IGM(1,1)模型。  相似文献   
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