【摘 要】
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为了提高GM（1,1）幂模型的精度,将平均相对误差函数和偏差平方和误差函数分别看成是幂指数、发展系数、灰作用量以及初值的函数,通过蚁群算法进行参数辨识.根据两类误差函数最小
【基金项目】
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陕西省教育厅科研专项基金项目（编号：2010JK459）
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为了提高GM（1,1）幂模型的精度,将平均相对误差函数和偏差平方和误差函数分别看成是幂指数、发展系数、灰作用量以及初值的函数,通过蚁群算法进行参数辨识.根据两类误差函数最小化原则得到两组参数估计值,再利用这两组参数估计值的凸组合优化模型的参数,通过最大相对误差最小化确定凸组合权系数.实例表明,基于蚁群算法和参数估计凸组合优化改进的GM（1,1）幂模型,其建模精度高于传统GM（1,1）幂模型,同时也说明该优化方法是有效的和可行的.
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