【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第6期 356-360页,共5页

【作 者】： 胡振

【摘 要】 研究采用灰色系统理论的数列优化预测问题。传统GM（1，1）模型对光滑性差的数据序列拟合偏差较大，为将GM（1，1）改进模型与数据融合算法相结合，构建一种GM—DF预测模型。首先将几种典型改进方案引入GM（1，1）模型：对原始序列进行幂函数变换，以积分法重构背景值，用累积法进行参数估计；然后从原始序列取不同数据量分别建立GM（1，1）模型进行多次拟合；最后将各次预测值进行数据融合运算得到最终结果。仿真结果表明，将GM—DF预测模型应用于光滑性较差、级比偏差较大的数据序列可获得较高的预测精度。