王奉伟,周世健,周清,陆培鹤

• 1:东华理工大学测绘工程学院
• 2:流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室
• 3:南昌航空大学

摘要(Abstract)：

针对GM(1,1)建模过程存在背景值、时间因素和初始条件3方面的不足,该文提出三重加权TPGM(1,1)预测模型。通过对背景值进行加权生成新的背景值,建立PGM(1,1)模型;在PGM(1,1)基础上考虑到时间因素,在求解灰参数时进行第2次加权建立DPGM(1,1)模型;最后考虑到初始条件对预测模型的影响,在DPGM(1,1)基础上进行第3次加权,建立TPGM(1,1)模型。通过实例分析,比较GM(1,1)、PGM(1,1)、DPGM(1,1)、TPGM(1,1)4种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明三重加权TPGM(1,1)模型拟合效果更好、预测精度更高;该模型具有前3种模型的优点,同时弥补了传统GM(1,1)存在的不足。

关键词(KeyWords)： 灰色预测模型;GM(1,1);PGM(1,1);DPGM(1,1);TPGM(1,1);变形预测

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金资助项目(41374007);; 测绘地理信息江西省研究生创新教育基地项目

作者(Author): 王奉伟,周世健,周清,陆培鹤

DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.04.003

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