[發明專利]基于非齊次指數函數構造背景值的GM（1，1）模型優化方法

在審

• 申請號: 201711203130.5
• 申請日: 2017-11-27
• 公開（公告）號: CN107958115A
• 公開（公告）日: 2018-04-24
• 發明（設計）人: 包旭;張山華;周君;李耘;常綠;夏晶晶;朱勝雪;郁蓓蓓
• 申請（專利權）人: 淮陰工學院
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06Q10/04;G06Q50/30
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司32224
• 代理人: 董建林

1.基于非齊次指數函數構造背景值的GM(1，1)模型優化方法，其特征是，包括以下步驟：

步驟S1，根據預測目標選取預測模型所采用的原始數據序列，此原始數據序列為一組非負數數據序列，記為X⁽⁰⁾；

步驟S2，對原始數據序列X⁽⁰⁾做一次累加處理，生成一次累加序列X⁽¹⁾；

步驟S3，對一次累加序列中任意兩個點之間進行非齊次擬合；

步驟S4，對任意兩個點進行四等分，并利用擬合出來的函數計算等分點函數值；

步驟S5，基于上述計算出的等分點采用牛頓-柯特斯公式構造背景值z⁽¹⁾(k)，計算出矩陣B,Y，并利用最小二乘法求出參數a、u；

步驟S6，基于求解出的參數a、u，建立時間響應序列并還原求解出初始點的預測值此值即為原始數據序列的預測值序列；

步驟S7，根據上一步求解出原始數據序列的預測值后，進行誤差檢驗以判斷GM(1，1)模型的預測精度。

2.根據權利要求1所述的基于非齊次指數函數構造背景值的GM(1，1)模型優化方法，其特征是，步驟S2中，通過下式計算生成一次累加序列：

x(1)(k)=Σi=1kx(0)(i),k=1,...,n]]>

式中，x⁽¹⁾(k)為原始數據x⁽⁰⁾(k)的一次累加序列，累加序列記為：

X⁽¹⁾＝{x⁽¹⁾(1),…,x⁽¹⁾(n)}