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IGOWTA算子组合预测模型在单时间序列中的应用

The Application of IGOWTA Operator Combination Forecast Model in the Single Variable Time Series
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摘要 首先介绍了GM(1,1)、ARMA、RBF模型,然后提出诱导广义有序加权正切平均算子(IGOWTA)的概念,基于IGOWTA算子建立了GM(1,1)-ARMA-RBF组合预测模型,实证结果表明这种组合预测模型比其单一模型的预测精度更高、误差更小. First, GM(1,1) model, ARMA model and RBF model are introduced in this paper. Then, the concept ofinduction generalized ordered weighted tangent average (IGOWTA) operator is proposed. Based on the IGOWTAoperator, a GM(1,1)-ARMA-RBF combination forecasting model is established, and the empirical results showthat the combined forecasting model is more accurate and less erroneous than its single model.
作者 刘攀 冯长焕 LIU Pan;FENG Changhuan(School of Mathematics and Information,China West Normal University,Nanchong 637000,China)
出处 《常熟理工学院学报》 2018年第2期102-107,共6页 Journal of Changshu Institute of Technology
基金 南充市社科规划一般规划"抽样推断在‘一标三实’基础信息化建设中的应用"(NC2013B027) 西华师范大学基本科研"抽样推断在公安系统‘一标三实’质量检测中的误差控制"(14C004)
关键词 IGOWTA算子 GM(1 1) 模型 ARMA模型 RBF神经网络 组合预测 IGOWTA operator GM(1,1) model ARMA model RBF neural network combination forecasting
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