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[期刊论文] 作者：龙会典, 严广乐,,
来源：数理统计与管理 年份：2013
本文深入分析了灰色预测模型、自回归移动平均(ARIMA)模型和BP神经网络模型的预测特性和优劣,并在此基础上建立了由ARIMA、GM(1,1)和BP神经网络集成的时间序列预测模型。针对...
[期刊论文] 作者：龙会典,严广乐,,
来源：计算机光盘软件与应用 年份：2013
由于GM（1,1）模型和BP神经网络模型在预测具有趋势变动和波动二重特性的时间序列时能优势互补,首先建立GM（1,1）模型对序列的趋势项进行预测,得到模拟值及残差序列,然后建立BP神经......
[期刊论文] 作者：龙会典, 严广乐,,
来源：数理统计与管理 年份：2004
本文以灰色系统理论的GM(1,1)模型和随机过程理论的Markov链模型为基础构建了一个动态GM(1,1)-Markov链组合预测模型。该模型同时利用了GM(1,1)模型对序列趋势因素良好的拟合...
[期刊论文] 作者：龙会典,严广乐,,
来源：电子测试 年份：2013
采用实码加速遗传算法来解决传统TOPSIS算法在方案评选过程中存在方案距离理想解与负理想解同样近及指标权重选取主观两个问题,方便地获得了兼具决策方法适应性和决策者偏好...
[期刊论文] 作者：龙会典 严广乐,
来源：计算机光盘软件与应用 年份：2013
摘 要：能源消耗问题是全球关注的焦点，单位GDP能耗是反映能源消耗水平的重要指标，对其进行科学、准确的预测有着重大意义。由于GM（1，1）模型和Markov模型用于时间序列预测时优势互补，本文首先建立了无偏灰色Markov预测模型，然后进一步利用新信息优先的思想，建立了等维新息......
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