gm11基本模型.ppt

振荡序列模拟分析 5.2 GM(1,1)模型的适用范围 基础序列 限定随机数的取值范围，围绕齐次指数序列 生成相应的总体上具有增长趋势，但对于 ，序列数据中出现 的振荡序列 5.2 GM(1,1)模型的适用范围 表5.2.4 4种GM(1,1)模型振荡序列模拟误差 序列序号 -a EGM DGM ODGM EDGM 1 0.01 0.298392 0.299400 0.299118 0.299258 2 0.02 0.501223 0.505800 0.504877 0.505331 3 0.03 0.369630 0.378773 0.379089 0.378935 4 0.04 2.583662 2.586760 2.572109 2.579300 5 0.05 2.928035 2.953655 2.899369 2.925619 6 0.10 4.759929 4.791858 4.825226 4.807851 7 0.15 3.802630 3.770562 3.776330 3.773545 8 0.20 11.723459 11.946525 11.393483 11.642630 9 0.25 14.895391 14.979357 15.229595 15.130729 10 0.30 17.953543 17.992976 18.397577 18.241183 11 0.35 7.299184 8.980062 8.537865 8.708603 12 0.40 11.474779 11.519781 11.693309 11.619287 13 0.45 11.988111 12.321804 12.261075 12.286039 14 0.50 12.728220 11.753460 12.270432 12.038094 5.2 GM(1,1)模型的适用范围 续表5.2.4 15 0.55 10.636507 10.285910 10.897796 10.623904 16 0.60 13.393234 13.515007 13.006751 13.227910 17 0.65 15.420377 15.457643 14.690315 15.004381 18 0.70 16.304197 16.365096 15.635103 15.998031 19 0.80 14.542100 14.579829 14.110548 14.310293 20 0.90 33.798587 33.160101 34.928437 34.293058 21 1.00 22.586380 22.384127 22.016157 22.145609 22 1.10 34.305920 34.481612 36.023522 35.484180 23 1.20 23.591927 24.133298 23.323921 21.511839 24 1.50 40.373380 40.475348 42.698005 41.917026 25 1.80 30.380522 54.851229 45.624311 48.579850 5.2 GM(1,1)模型的适用范围 可以看出：均值GM(1,1)模型(EGM)比其它3种离散形态的模型更适合振荡序列建模。离散GM(1,1)模型(DGM) 模拟振荡序列时误差仍然偏大一些。 表5.2.3 4种GM(1,1)模型振荡序列模拟误差排序统计 误差排序 EGM DGM ODGM EDGM 1 12 4 8 1 ? 2 1 7 6 11 ? 3 9 1 2 13 ? 4 3 13 9 0 ? GM(1,1)模型适用范围主要结论 5.2 GM(1,1)模型的适用范围 1 2 原始差分GM(1,1)模型(ODGM)、均值差分GM(1,1)模型(EDGM)和离散GM(1,1)模型(DGM)均能够精确模拟齐次指数序列。 GM(1,1)模型的4种基本形式：均值GM(1,1)模型(EGM)、原始差分GM(1,1)模型(ODGM)、均值差分GM(1,1)模型(EDGM)和离散GM(1,1)模型(DGM)两两相互等价。 GM(1,1)模型适用范围主要结论如下 对于非指数增长序列和振荡序列，应首先选择微分、差分混合形态的均值GM(1,1)模型(EGM)。 对于接近齐次指数序列的非指数增长序列和振荡序列，应优先选择离散形态的原始差分GM(1,1)模型(ODGM)、均值差分GM(1,1)模型(EDGM)或离散GM(1,1)模型(DGM)。 5.2 G