【摘 要】
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针对灰色(1,1)模型(Grey model(1,1),GM(1,1))对非指数型数据序列预测精度低的问题,提出了一种组合预测模型。该模型通过参数累积估计、预测公式改进和数据等维递补,优化了GM
【机 构】
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兰州理工大学机电工程学院,中原内配集团股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(51565033)
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针对灰色(1,1)模型(Grey model(1,1),GM(1,1))对非指数型数据序列预测精度低的问题,提出了一种组合预测模型。该模型通过参数累积估计、预测公式改进和数据等维递补,优化了GM(1,1)模型,再利用灰狼算法优化的支持向量回归机对优化后的GM(1,1)模型残差进行预测,并对其预测值进行残差修正。对柱塞套内圆珩磨尺寸的预测结果表明,该模型的预测均方误差为0.2826,平均绝对百分比误差为4.73%,其预测精度较GM(1,1)模型显著提高。
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