【摘 要】
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本文分析了传统FAGM(1,1)模型建模过程中存在的误差,提出了一种基于Simpson公式改进的FAGM(1,1)模型。首先,基于分数阶累加生成算子和分数阶累减生成算子建立分数阶FAGM(1,1)模型。其次,利用Simpson积分公式对FAGM(1,1)模型的背景值进行改进,建立SFAGM(1,1)模型。进一步,应用遗传算法确定SFAGM(1,1)模型的最优阶数以提高模型的预测精度。最后,以中国人均GDP为例,对比分析GM(1,1)模型、Simpson改进的GM(1,1)模型(SGM(1,1))、FAGM
【机 构】
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电子科技大学数学科学学院,西南科技大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71901184,72001181),教育部人文社会科学研究资助项目(19YJCZH119)。
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本文分析了传统FAGM(1,1)模型建模过程中存在的误差,提出了一种基于Simpson公式改进的FAGM(1,1)模型。首先,基于分数阶累加生成算子和分数阶累减生成算子建立分数阶FAGM(1,1)模型。其次,利用Simpson积分公式对FAGM(1,1)模型的背景值进行改进,建立SFAGM(1,1)模型。进一步,应用遗传算法确定SFAGM(1,1)模型的最优阶数以提高模型的预测精度。最后,以中国人均GDP为例,对比分析GM(1,1)模型、Simpson改进的GM(1,1)模型(SGM(1,1))、FAGM
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