【摘 要】
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文章针对供应链风险数据较少的特点,在灰色预测GM(2,1)的基础上加入了经遗传算法优化的岭回归参数,采用遗传算法在全域内搜索岭参数,消除了变量间共线性影响,解决了病态性问
【基金项目】
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教育部社会科学规划基金资助项目（16YJA630064）, 北京市社会科学重点项目（15JGA026）, 北京工商大学2017年研究生科研能力提升项目
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文章针对供应链风险数据较少的特点,在灰色预测GM(2,1)的基础上加入了经遗传算法优化的岭回归参数,采用遗传算法在全域内搜索岭参数,消除了变量间共线性影响,解决了病态性问题。通过数值试验及仿真进一步对该模型的效果进行了验证,试验结果表明:引入岭回归参数能够降低GM(2,1)中原始数据微分方程的病态性,加入了遗传算法岭回归的GM(2,1)模型解决了供应链风险预测中由于参数估计不准确导致的预测精度低问题,从而能够更好的预警供应链风险。
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