【摘 要】
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估计灰色Verhulst模型中的参数通常采用最小二乘法,这种基于大样本理论的经验风险最小化方法无法保证小样本预测下模型的推广性能.为提高灰色Verhulst模型的预测精度,本文提出了基于LS-SVM算法估计模型参数的方法.首先根据Verhulst灰色差分方程的特点,通过构造以背景值序列和原始序列为训练样本的LS-SVM模型,将一维样本空间里的Verhulst模型转化为一个二维特征空间里的LS-SVM模型,进而将Verhulst模型的灰参数的估计问题转化为一个LS-SVM模型的回归系数估计问题.然后通过核函
【机 构】
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长江大学信息与数学学院,湖北荆州 434023
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估计灰色Verhulst模型中的参数通常采用最小二乘法,这种基于大样本理论的经验风险最小化方法无法保证小样本预测下模型的推广性能.为提高灰色Verhulst模型的预测精度,本文提出了基于LS-SVM算法估计模型参数的方法.首先根据Verhulst灰色差分方程的特点,通过构造以背景值序列和原始序列为训练样本的LS-SVM模型,将一维样本空间里的Verhulst模型转化为一个二维特征空间里的LS-SVM模型,进而将Verhulst模型的灰参数的估计问题转化为一个LS-SVM模型的回归系数估计问题.然后通过核函数构造法,结合模型特点合理构造了 LS-SVM模型的核函数,基于LS-SVM算法求解回归系数,进而得到Verhulst模型的参数估计.实验结果表明该方法是可行的有效的,可保证Verhulst模型具有良好推广性,相比于传统参数估计方法本文预测精度更高.
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