【摘 要】
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多变量灰色MGM(1,n)模型作为GM(1,1)模型的扩展和补充,能够反映各变量间相互制约、相互促进的关系。遗传算法具有全局最优性和并行性特点,本文利用遗传算法对多变量MGM(1,n)模型的参数进行优化,构建了基于遗传算法的MGM(1,n,q)模型。并举例对该模型进行了验证,结果表明基于遗传算法的MGM(1,n,q)模型优于MGM(1,n)模型,MGM(1,n)模型要优于GM(1,1)模型。
【机 构】
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大连理工大学土木水利学院 辽宁大连 116024
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多变量灰色MGM(1,n)模型作为GM(1,1)模型的扩展和补充,能够反映各变量间相互制约、相互促进的关系。遗传算法具有全局最优性和并行性特点,本文利用遗传算法对多变量MGM(1,n)模型的参数进行优化,构建了基于遗传算法的MGM(1,n,q)模型。并举例对该模型进行了验证,结果表明基于遗传算法的MGM(1,n,q)模型优于MGM(1,n)模型,MGM(1,n)模型要优于GM(1,1)模型。
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