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基于GM算法和T-S模糊算法的物流供应链价格预测模型研究
1
作者 李亮亮 《贵阳学院学报(自然科学版)》 2025年第2期95-100,共6页
为解决现在物流供应链价格预测模型存在的预测效果低、预测精度差的问题,将灰色预测算法与模糊神经网络算法进行融合,并基于融合后的算法构建物流供应链价格预测模型,以期提高供应链价格预测的准确率。对不同模型性能进行对比实验,发现... 为解决现在物流供应链价格预测模型存在的预测效果低、预测精度差的问题,将灰色预测算法与模糊神经网络算法进行融合,并基于融合后的算法构建物流供应链价格预测模型,以期提高供应链价格预测的准确率。对不同模型性能进行对比实验,发现融合算法的计算速度最快,平均值为8.3 bps。而所构建模型对供应链中各项价格的预测准确率均高于95%,表明所提出的融合算法能够提高物流供应链价格预测的准确率,以此降低供应链成本。 展开更多
关键词 gm算法 模糊神经网络 物流供应链 价格预测
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基于启发式算法对GM(1.1)模型参数估计方法的研究
2
作者 孙冲 李捷 +1 位作者 卞革 田明亮 《喀什大学学报》 2025年第6期27-29,共3页
传统GM(1.1)模型常采用最小二乘法估计参数a和b,但在数据非线性或含异常值时,易导致拟合与预测效果不佳.为改善该问题,引入遗传算法、蚁群算法和粒子群算法估计参数a和b,基于同一数据集对比三者预测性能.据此,提出依据数据特征选择算法... 传统GM(1.1)模型常采用最小二乘法估计参数a和b,但在数据非线性或含异常值时,易导致拟合与预测效果不佳.为改善该问题,引入遗传算法、蚁群算法和粒子群算法估计参数a和b,基于同一数据集对比三者预测性能.据此,提出依据数据特征选择算法的准则,为GM(1.1)模型在复杂场景下的应用提供参考. 展开更多
关键词 gm(1.1)模型 参数估计 最小二乘法 遗传算法 蚁群算法 粒子群算法
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基于遗传算法的灰色区间数的GM(1,1)优化模型 被引量：15
3
作者 邬丽云 吴正鹏 齐英剑 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期445-448,共4页
利用遗传算法作为优化工具对基于灰数带及灰数层的区间灰数预测模型中的参数进行优化提取.首先,利用变权均值生成思想取代非偏生成,将区间灰数转化为实数序列;然后,对此实数序列进行建模.在优化过程中,选取区间灰数预测的平均相对误差... 利用遗传算法作为优化工具对基于灰数带及灰数层的区间灰数预测模型中的参数进行优化提取.首先,利用变权均值生成思想取代非偏生成,将区间灰数转化为实数序列;然后,对此实数序列进行建模.在优化过程中,选取区间灰数预测的平均相对误差最小为目标函数,通过遗传算法寻找到最优的参数,建立新的灰色区间数的GM(1,1)模型.算例仿真显示该新模型的平均模拟相对误差和预测误差有了明显的降低,表明该新模型具有有效性和可行性. 展开更多
关键词 灰色系统理论 灰色区间预测模型 遗传算法 优化 gm(1 1)
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基于GMS摩擦模型的机器人低速运动研究 被引量：2
4
作者 靳兴来 朱世强 吴文祥 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2014年第1期38-41,共4页
为了降低摩擦对机器人低速运动性能的干扰,引入了能够全面描述低速阶段摩擦力特性的GMS摩擦模型,并且利用遗传算法进行参数辨识,采用低通滤波器滤除高频噪声。为了验证该模型的有效性,设计了以机械手关节作为实验平台的轨迹跟踪实验,将... 为了降低摩擦对机器人低速运动性能的干扰,引入了能够全面描述低速阶段摩擦力特性的GMS摩擦模型,并且利用遗传算法进行参数辨识,采用低通滤波器滤除高频噪声。为了验证该模型的有效性,设计了以机械手关节作为实验平台的轨迹跟踪实验,将模型作为前馈补偿引入系统。通过与常用的Stribeck模型补偿的对比,证明了GMS模型能更完善地描述摩擦力的特性,能进一步改善机械手的轨迹跟踪性能。 展开更多
关键词 gmS摩擦模型 遗传算法 低通滤波 前馈补偿
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基于遗传算法的GM(1,1,λ)模型 被引量：44
5
作者 谢开贵 李春燕 周家启 《系统工程学报》 CSCD 2000年第2期168-172,共5页
用差分格式将灰色模型 GM(1,1)模型推广为 GM(1,1,λ)模型 ,λ=0 .5即为 GM(1,1)模型 ;由于参数λ与误差之间存在明显的非线形特性 ,而且某些目标函数不可微 ,使得传统的优化方法无能为力 ,文中应用遗传算法求解最优的 λ值 ,然后进行预... 用差分格式将灰色模型 GM(1,1)模型推广为 GM(1,1,λ)模型 ,λ=0 .5即为 GM(1,1)模型 ;由于参数λ与误差之间存在明显的非线形特性 ,而且某些目标函数不可微 ,使得传统的优化方法无能为力 ,文中应用遗传算法求解最优的 λ值 ,然后进行预测 .由 λ的取值知 ,GM(1,1,λ)模型的预测精度一定比 GM(1,1)高 ,数值计算的结果也证实了这一点 . 展开更多
关键词 灰色系统 gm(1 1 λ)模型 遗传算法 差分格式
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基于改进GMS特征匹配算法的浮选泡沫移动速度特征提取 被引量：2
6
作者 刘惠中 余华富 彭志龙 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S02期585-590,共6页
矿物浮选过程中,浮选泡沫移动速度与浮选过程的控制之间存在着较大的关联性,如能实时准确地获取泡沫移动速度等动态特征可以为浮选过程的液位、加药量、充气量等控制参数的优化调整提供依据。为了有效地获取浮选泡沫的移动速度,文中提... 矿物浮选过程中,浮选泡沫移动速度与浮选过程的控制之间存在着较大的关联性,如能实时准确地获取泡沫移动速度等动态特征可以为浮选过程的液位、加药量、充气量等控制参数的优化调整提供依据。为了有效地获取浮选泡沫的移动速度,文中提出了一种基于改进GMS特征匹配算法的浮选泡沫移动速度特征提取方法。首先采用ORB算法提取并描述泡沫的特征点,再利用GMS特征匹配算法完成特征点对的快速匹配,在以上基础上再利用RANSAC算法对特征匹配结果中存在的误匹配点进行剔除,最后通过计算泡沫特征点的位移进而得到泡沫移动速度。经过对采集到的工业图像数据进行应用测试表明,所提算法不但解决了传统算法在浮选泡沫图像特征提取中存在误匹配点多的问题,还有效提升了浮选泡沫特征提取的效率和稳定性。 展开更多
关键词 浮选泡沫图像 ORB算法 gmS特征匹配 RANSAC算法 泡沫移动速度提取
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基于GM(1,1)模型的趋势预测方法及其应用 被引量：5
7
作者 毕效辉 张海东 《西南科技大学学报》 CAS 2003年第4期1-4,共4页
基于灰色理论中GM(1,1)模型提出了一种新的预测方法(趋势预测),再将其应用到组合预测中,运用遗传算法调整组合预测权系数从而得到最优解。通过实例证明,该方法是正确的,算法是有效的。
关键词 gm(1 1)模型 趋势预测 灰色理论 组合预测 遗传算法
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灰色新息GM(n,h)建模中的递推算法 被引量：2
8
作者 黄剑 王仲东 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 北大核心 2001年第1期45-47,共3页
在数据采样中 ,GM( n,h)模型是基于不断进入系统 ,并对系统造成影响的扰动因素所建立的灰微分方程 .文章主要讨论灰色新息 GM( n,h)
关键词 灰色新息 gm(n h)模型 递推算法 数据采样 灰微分方程 数据矩阵
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GMS 5资料反演地表温度的一个修正算法 被引量：3
9
作者 王旻燕 吕达仁 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期1034-1044,共11页
本文研究发展利用GMS5VISSR每小时卫星观测资料反演地表温度的方法,首先利用时空判断法进行云检测寻找晴空像元,然后从辐射传输方程出发,由实时探空资料求取大气上行、下行辐射率及大气透过率,根据由AVHRRNDVI导出的地表比辐射率,用单... 本文研究发展利用GMS5VISSR每小时卫星观测资料反演地表温度的方法,首先利用时空判断法进行云检测寻找晴空像元,然后从辐射传输方程出发,由实时探空资料求取大气上行、下行辐射率及大气透过率,根据由AVHRRNDVI导出的地表比辐射率,用单时相双光谱分裂窗法反演得到地表温度.比较反演结果与54511站及其他中国基准站2000年地面0cm地表温度实测值,相对于国际上其他经验公式而言,本文算法在精度上有所提高.敏感性分析试验着重于大气衰减的影响.基于本文算法,给出了内蒙中东部地区地表温度连续4天的变化实例以及东亚部分陆地“纯晴天”地表温度图. 展开更多
关键词 gmS 地表温度LST 分裂窗算法 云检测 地表比辐射率
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限定记忆的GM-RBF瓦斯涌出预测模型 被引量：1
10
作者 李俊哲 秦志 周鑫隆 《煤炭技术》 CAS 2019年第1期92-95,共4页
针对现阶段瓦斯涌出量预测中存在的样本数据库过饱和现象,提出了一种限定记忆模式的多维GM-RBF瓦斯涌出量预测模型;基于软测量思想引入了代谢因子,变一维瓦斯涌出量数据为多维"辅助变量"和"主导变量",构建了多维动... 针对现阶段瓦斯涌出量预测中存在的样本数据库过饱和现象,提出了一种限定记忆模式的多维GM-RBF瓦斯涌出量预测模型;基于软测量思想引入了代谢因子,变一维瓦斯涌出量数据为多维"辅助变量"和"主导变量",构建了多维动态数据集;对车集煤矿2612工作面的实例验证结果表明:限定记忆模式下的多维GM-RBF模型拟合曲线离散性最小,瓦斯浓度变化趋势和实际监测结果最为接近,对煤矿工作面瓦斯涌出量的预测具有更高的准确性。 展开更多
关键词 瓦斯涌出量预测 限定记忆 gm-RBF算法 软测量
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一种基于GM(1,1)算法在矿产预测中应用 被引量：1
11
作者 毕明丽 《科技通报》 北大核心 2012年第12期18-20,共3页
矿产资源在我国属于资源比较丰富,但是我国对于矿产资源的预测数据确是少之又少,其矿产的机理又比较复杂。针对这个情况,本文利用灰色GM(1,1)模型时间序列预测理论对矿产资源预测进行建模预测,分析了该预测模型在实地矿产预测中的实际应... 矿产资源在我国属于资源比较丰富,但是我国对于矿产资源的预测数据确是少之又少,其矿产的机理又比较复杂。针对这个情况,本文利用灰色GM(1,1)模型时间序列预测理论对矿产资源预测进行建模预测,分析了该预测模型在实地矿产预测中的实际应用,证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 gm(1 1)算法 矿产预测 模型建模
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GM(1,1)模型的遗传算法优化及效果检验 被引量：2
12
作者 邓新民 张明 邹长武 《成都信息工程学院学报》 2002年第4期265-268,共4页
对平稳的数据和非平稳数据两种数据序列建立的GM(1,1)模型,分别用加速遗传算法(AGA)和最小二乘法(LSM)对模型参数求解。结果表明:对平稳变化数据序列,两种方法建立的预测模型的拟合优度和预测精度无显著差异;对变化幅度较大的非平稳数... 对平稳的数据和非平稳数据两种数据序列建立的GM(1,1)模型,分别用加速遗传算法(AGA)和最小二乘法(LSM)对模型参数求解。结果表明:对平稳变化数据序列,两种方法建立的预测模型的拟合优度和预测精度无显著差异;对变化幅度较大的非平稳数据序列,基于AGA的GM(1,1)模型的拟合优度和预测精度高于基于LSM的GM(1,1)模型的拟合优度和预测精度。 展开更多
关键词 效果检验 遗传算法 gm(1 1)模型 最小二乘法 参数优化 时间序列预测
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基于微粒群算法的GM(1,1,λ)模型的机械产品寿命预测 被引量：9
13
作者 刘虹 张岐山 《机械设计》 CSCD 北大核心 2007年第10期4-5,61,共3页
GM(1,1)模型用于机械产品寿命的预测,不仅需要的数据量较少,而且可以节约试验费用、减少大量的试验时间。该文用差分格式将灰色模型GM(1,1)拓广为GM(1,1,λ)模型,并应用微粒群算法(PSO)求解最优的λ值,对机械产品寿命进行预测。实例计... GM(1,1)模型用于机械产品寿命的预测,不仅需要的数据量较少,而且可以节约试验费用、减少大量的试验时间。该文用差分格式将灰色模型GM(1,1)拓广为GM(1,1,λ)模型,并应用微粒群算法(PSO)求解最优的λ值,对机械产品寿命进行预测。实例计算表明,基于PSO的GM(1,1,λ)模型的优化方法优于现有的灰色预测方法。 展开更多
关键词 机械产品 寿命预测 gm(1 1 λ)模型 微粒群算法
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灰色系统模型GM(1,1)的参数估计方法 被引量：1
14
作者 杨晓华 张国挑 金菊良 《干旱环境监测》 北大核心 1998年第2期76-80,共5页
提出了灰色系统模型GM（1，1）参数代化估计的一种新方法──加速遗传算法，分析了该算法控制参数的优化特性，总结了这些参数的简便设置技术，并给出了它的几个应用实例。该方法也可用于其它环境工程优化计算中。
关键词 灰色系统 模型 遗传算法 参数估计 环境监测
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GMPLS光网络中流量工程研究 被引量：4
15
作者 王辉 张健 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2014年第5期67-70,共4页
引入并改进NSGA-II算法,用于解决GMPLS光网络的流量工程问题.首先给出流量工程问题数学模型;然后提出一个基于线性规划和NSGA-II的混合启发性算法;最后对算法进行仿真,将结果与车比雪夫精确算法所得结果进行比较,验证了本算法的有效性.
关键词 多协议标签交换 非支配排序遗传算法 流量工程 多目标优化
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基于非等距BFA-GM(1,1)模型的尾翼疲劳寿命预测 被引量：2
16
作者 杨大炼 刘义伦 +1 位作者 李松柏 陶洁 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期63-69,共7页
针对非等距GM(1,1)模型中背景值系数α对模型的预测能力影响很大而最优值难以确定的问题,将细菌觅食算法与GM(1,1)模型相结合,提出了BFA-GM(1,1)优化模型.以飞机尾翼疲劳寿命预测为实例,分析比较了BFA-GM(1,1)模型、PSO-GM(1,1)模型和GA... 针对非等距GM(1,1)模型中背景值系数α对模型的预测能力影响很大而最优值难以确定的问题,将细菌觅食算法与GM(1,1)模型相结合,提出了BFA-GM(1,1)优化模型.以飞机尾翼疲劳寿命预测为实例,分析比较了BFA-GM(1,1)模型、PSO-GM(1,1)模型和GA-GM(1,1)模型的性能.从试验的结果来看,本文提出的BFA-GM(1,1)模型消耗的时间少于其他2种模型消耗的时间,而平均预测误差低于其他2种模型的平均预测误差,这说明本文提出的BFA-GM(1,1)模型能够更快速、更准确地找到最优的背景值系数α,从而提高了'小样本''贫信息'条件下的飞机尾翼疲劳寿命预测的精度. 展开更多
关键词 细菌觅食算法 非等距gm(1 1)模型 疲劳 寿命预测 参数优化
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多模型GM-CBMeMBer滤波器及航迹形成 被引量：12
17
作者 连峰 韩崇昭 李晨 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期336-347,共12页
提出了一种可适用于杂波环境下对多个机动目标进行跟踪并能形成多目标航迹的多模型势平衡多目标多伯努利(Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器.随后,在多机动目标时间演化模型和观测模型均为线性高斯的... 提出了一种可适用于杂波环境下对多个机动目标进行跟踪并能形成多目标航迹的多模型势平衡多目标多伯努利(Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器.随后,在多机动目标时间演化模型和观测模型均为线性高斯的假设条件下利用高斯混合(Gaussian mixture,GM)技术获得了该滤波器解析的递推形式—多模型GMCBMeMBer滤波器,并简要给出了它在非线性条件下的扩展卡尔曼(Extended Kalman,EK)滤波近似.仿真实验结果表明所建议的多模型GM-CBMeMBer滤波器能有效地对多个机动目标进行跟踪而单模型GM-CBMeMBer滤波器则会产生明显的航迹丢失和虚假航迹,并且对于信噪比较低的仿真场景,它的性能优于多模型高斯混合概率假设密度(GM probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器,接近于多模型高斯混合势概率假设密度(GM cardinalized PHD,GM-CPHD)滤波器. 展开更多
关键词 多机动目标跟踪 势平衡多目标多伯努利滤波器 交互式多模型算法 高斯混合实现
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GM(1,1)的MATLAB实现及其应用 被引量：18
18
作者 周亚非 《长春师范学院学报（自然科学版）》 2010年第1期32-35,共4页
灰色GM(1,1)预测模型是灰色理论中的重要组成部分,也是主要的预测方法之一.因此,GM(1,1)模型的应用范围很广泛.本文简要介绍了GM(1,1)模型的原理及其预测步骤,用MATLAB软件实现了GM(1,1)预测算法并给出了源代码.在此基础上,用统计年鉴... 灰色GM(1,1)预测模型是灰色理论中的重要组成部分,也是主要的预测方法之一.因此,GM(1,1)模型的应用范围很广泛.本文简要介绍了GM(1,1)模型的原理及其预测步骤,用MATLAB软件实现了GM(1,1)预测算法并给出了源代码.在此基础上,用统计年鉴上的住宿和餐饮业收入增加值数据进行了仿真,从而验证了该算法的有效性和程序的正确性。 展开更多
关键词 gm(1 1) 灰色理论 MATLAB 算法
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基于自适应精英蚁群算法的GM(1,1)预测模型 被引量：1
19
作者 李眩 吴晓兵 童百利 《吉林化工学院学报》 CAS 2022年第5期94-100,共7页
在GM(1,1)预测模型中,发展系数a和灰色作用量b两参数对模型的预测精度有直接影响.在分析GM建模原理和参数对模型精度影响的基础上,提出了一种信息素浓度自适应调整的精英ACO算法与GM(1,1)融合预测模型,在不改变GM(1,1)模型表达形式前提... 在GM(1,1)预测模型中,发展系数a和灰色作用量b两参数对模型的预测精度有直接影响.在分析GM建模原理和参数对模型精度影响的基础上,提出了一种信息素浓度自适应调整的精英ACO算法与GM(1,1)融合预测模型,在不改变GM(1,1)模型表达形式前提下,使用了改进的ACO算法来求解模型的最优参数.试验结果表明:与传统的GM(1,1)模型相比,改进的ACO算法与GM(1,1)融合模型的预测精度在传统GM模型误差较大的情况下也能取得较好的预测效果,在适用性上比传统模型具有优越性,是提升模型精度一种新思路.同时也说明了运用自适应精英策略改进蚁群算法提升算法全局寻优能力是合理的、科学的. 展开更多
关键词 ACO算法 转移概率 适应度 信息素 gm模型
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基于GM(2,1)和辨识算法的风电功率短期预测研究 被引量：8
20
作者 王子赟 纪志成 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期2762-2769 2777,2777,共9页
提出一种基于灰色理论和辨识模型的风电功率短期预测的方法。采用GM(Grey Model)(2,1)灰色方法建立具有迭代性质的GM(2,1)风速预测模型。将有限输入响应滑动平均非线性辨识模型引入到风电特性曲线的建模研究中,通过随机梯度搜索,提出了... 提出一种基于灰色理论和辨识模型的风电功率短期预测的方法。采用GM(Grey Model)(2,1)灰色方法建立具有迭代性质的GM(2,1)风速预测模型。将有限输入响应滑动平均非线性辨识模型引入到风电特性曲线的建模研究中,通过随机梯度搜索,提出了基于辨识模型的风电功率短期预测方法。针对实际风场采样数据的研究结果表明,所提出的灰色模型和辨识算法准确拟合了风电功率特性曲线并精确预测了风电机组的输出功率,该方法实现了对风电功率特性曲线的实时建模,提高了风电功率短期预测的精确性。 展开更多
关键词 风电功率预测 gm(2 1)模型 FIR-MA辨识模型 随机梯度
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