劉衛(wèi)鋒,何 霞
(鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院 數(shù)理系,鄭州 450015)
由GM(1,1)模型的白化微分方程可知,GM(1,1)模型的精度與參數(shù)a,u有著極大的關(guān)系,為此,文獻(xiàn)[1-6]對如何確定a,u作了研究.而文獻(xiàn)[7]通過對生成序列預(yù)測值x(1)(k),原始序列預(yù)測值x(0)(k)的表達(dá)式進行分析,發(fā)現(xiàn)邊值條件的處理直接關(guān)系到預(yù)測效果,從而給出了邊值修正形式x(1)(1)=x(0)(1)+b,其中b為修正項.同時給出了使用均方誤差和最小準(zhǔn)則確定邊值修正的計算方法,即
準(zhǔn)則Ⅰ 選取b,使得生成序列新預(yù)測值的誤差在最小二乘意義下最小,即
準(zhǔn)則Ⅱ 選取b,使得原始序列新預(yù)測值的誤差在最小二乘意義下最小,即
顯然這兩個準(zhǔn)則皆使用最小二乘準(zhǔn)則來確定邊值修正項b,但是文獻(xiàn)[8]指出,在最小二乘準(zhǔn)則下,異常數(shù)據(jù)的誤差會得到放大,從使得穩(wěn)健性較差,并且在理論上加以證明,這說明了文獻(xiàn)[7]中確定邊值修正項的兩個方法并不是理想的準(zhǔn)則。
為此,本文提出將上述基于最小二乘的兩個準(zhǔn)則改為穩(wěn)健性較好的最小一乘準(zhǔn)則,從而得到基于最小一乘準(zhǔn)則的確定邊值修正項的灰色GM(1,1)模型.同時,本文給出了基于最小一乘準(zhǔn)則的確定邊值修正項的LINGO程序,從而使得計算極易實現(xiàn).最后,本文的計算實例表明,基于最小一乘準(zhǔn)則求解邊值修正項的可行性與有效性,從而拓展了灰色GM(1,1)模型的適用范圍。
針對生成序列和原始序列,選取穩(wěn)健性較好的最小一乘準(zhǔn)則來確定邊值修正項.
準(zhǔn)則1選取b,使得生成序列新預(yù)測值的誤差在最小一乘意義下最小,即
準(zhǔn)則2選取b,使得原始序列新預(yù)測值的誤差在最小一乘意義下最小,即
盡管利用最小一乘準(zhǔn)則確定邊值修正項具有較好的穩(wěn)健性,但是求解最小一乘問題確實一個難點,為此,我們使用LINGO程序來確定邊值修正項.
基于準(zhǔn)則1的LINGO程序:
仍然選擇文獻(xiàn)[7]中全國電視機產(chǎn)量作為研究對象.原始數(shù)據(jù)為X(0)=(3.23,6.94,10.07,17.70,18.13,20.05,48.77,132.14,247.92,517.40,553.74)。
現(xiàn)根據(jù)準(zhǔn)則1和準(zhǔn)則2兩種情況來求解修正項b,進行GM(1,1)模型分析。
第一種情況,以準(zhǔn)則1求出邊值修正項b=-27.04774,還原值為x(0)(k)=4.75039e0.482(k-1)。
第二種情況,以準(zhǔn)則1求出邊值修正項b=-27.78898,還原值為x(0)(k)=4.46690e0.482(k-1)。
現(xiàn)將根據(jù)準(zhǔn)則1和2得到的GM(1,1)模型計算結(jié)果與文獻(xiàn)[7]中根據(jù)準(zhǔn)則Ⅰ和Ⅱ及傳統(tǒng)GM(1,1)模型的計算結(jié)果列入表1進行對比.
表1計算結(jié)果顯示,使用文中的兩個最小一乘準(zhǔn)則得到的模型的平均相對誤差均比傳統(tǒng)GM(1,1)模型和兩個基于最小二乘準(zhǔn)則建立的GM(1,1)模型大大降低,同時最大相對誤差也均比傳統(tǒng)GM(1,1)模型和兩個基于最小二乘準(zhǔn)則建立的GM(1,1)模型有所降低,這說明了最小一乘準(zhǔn)則確定邊值修正項比最小二乘準(zhǔn)則有一定的優(yōu)勢。
表1 模型計算結(jié)果比較
(1)使用最小一乘準(zhǔn)則計算灰色GM(1,1)模型的邊值修正項,建立了具有較好穩(wěn)健性的灰色GM(1,1)模型,提高了灰色GM(1,1)模型的精度,拓廣了灰色GM(1,1)模型的適用范圍。
(2)給出了基于最小一乘準(zhǔn)則的邊值修正項的LINGO程序,使得邊值修正項的求解易于實現(xiàn)。
(3)計算實例表明,基于最小一乘準(zhǔn)則的邊值修正項的灰色GM(1,1)模型具有更高的精度,從而說明了最小一乘準(zhǔn)則確定邊值修正項的可行性與有效性,同時也說明了最小一乘準(zhǔn)則比最小二乘準(zhǔn)則有一定的優(yōu)勢。
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