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期刊文章详细信息

特征自适应型GM(1,1)模型及对中国交通污染排放量的预测建模  ( EI收录)  

Characteristic adaptive GM(1,1) model and forecasting of Chinese traffic pollution emission

  

文献类型:期刊文章

作  者:徐宁[1] 党耀国[2]

机构地区:[1]南京审计大学管理科学与工程学院,南京211815 [2]南京航空航天大学经济与管理学院,南京211100

出  处:《系统工程理论与实践》

基  金:国家自然科学基金(71701101,71371098);江苏省高校自然科学研究项目(16KJD120001);江苏高校优势学科建设工程资助项目;南京审计大学人才引进项目~~

年  份:2018

卷  号:38

期  号:1

起止页码:187-196

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2017_2018、CSSCI、CSSCI2017_2018、EI、IC、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:兼顾精度与拟合趋势相似性是预测建模需要深入研究的重要问题.为提高模型对数据特征的适应能力,本文分析了GM(1,1)模型中灰微分方程和白化方程的一致性关系以及响应式还原方法问题,提出构建一种特征自适应型灰预测模型,即CAGM(1,1)模型.该模型采用含可变参数的背景值公式构建灰微分方程,并通过转化模型形式推导了参数估计过程,进而构建以背景值序列为基础的时间响应式;为提高模型预测能力,本文结合灰色关联度构建响应式还原过程中待定变量的适应度函数,采用粒子群算法取得其最优值.最后,案例研究了我国机动车污染排放预测问题,分别构建GM(1,1)和CAGM(1,1)模型对氮氧化合物排放量进行建模,通过比较二者拟合和预测结果验证新模型的改进效果,为管理实践提供有效工具.

关 键 词:灰色预测  交通污染 粒子群算法  背景值

分 类 号:N941.5]

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引证文献:

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同被引文献:

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