一类改进的GOM(1,1)模型及其应用

摘要

本文考虑非负递减序列的建模预测问题.考虑到灰作用量会随着时间和空间的变化而发展变化,将灰作用量近似看作为时间的线性函数从而构建了灰作用量优化的GOM(1,1)模型.结合灰色预测模型数据序列的非齐次指数特性,利用积分推导出GOM(1,1)模型的最优化背景值.以原始序列和模拟序列的平均相对误差平方和最小为原则,确定最优的时间响应函数表达式,最终形成了完整的GOM(1,1)模型的改进算法.最后,通过实例的验证和对比,说明优化模型的有效性与实用性.