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:国家测绘地理信息局流域生态与地理环境监测重点实验室
• 3:南昌航空大学

摘要(Abstract)：

针对原始序列平滑处理和用直线斜率代替t=k+1/2时刻导数两方面的问题,该文在分析GM(1,1)建模过程和原理的基础上,应用中心逼近原理,提出了基于原始序列的灰色预测模型OGM(1,1)。对于严格呈指数增长趋势的原始序列,通过平滑处理使其更利于建模,再通过累减获得新的初始序列,建立OGM(1,1)模型。通过对高增长、低增长和缓慢递减3种类型实测数据序列验证分析,比较GM(1,1)、PGM(1,1)和OGM(1,1)3种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,结果表明OGM(1,1)模型拟合效果更好、预测精度更高。

关键词(KeyWords)： 灰色预测模型;原始序列;GM(1,1);PGM(1,1);OGM(1,1)

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.1009-2307.2016.06.008

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