利用遺傳算法作為優(yōu)化工具對(duì)基于灰數(shù)帶及灰數(shù)層的區(qū)間灰數(shù)預(yù)測(cè)模型中的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化提取.首先,利用變權(quán)均值生成思想取代非偏生成,將區(qū)間灰數(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)數(shù)序列;然后,對(duì)此實(shí)數(shù)序列進(jìn)行建模.在優(yōu)化過(guò)程中,選取區(qū)間灰數(shù)預(yù)測(cè)的平均相對(duì)誤差最小為目標(biāo)函數(shù),通過(guò)遺傳算法尋找到最優(yōu)的參數(shù),建立新的灰色區(qū)間數(shù)的GM(1,1)模型.算例仿真顯示該新模型的平均模擬相對(duì)誤差和預(yù)測(cè)誤差有了明顯的降低,表明該新模型具有有效性和可行性.

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