基于三次时变参数的离散灰色预测模型及其特性分析

简介：
本研究提出了一种新的离散灰色预测模型，该模型采用三次时变参数优化技术，旨在提升预测精度和适应性，并详细探讨了其理论特性和应用前景。 通过引入三次时间项来构建三次时变参数离散灰色预测模型（简称CDGM(1, 1) 模型），并对该模型的性质进行了深入研究。研究表明，CDGM(1, 1) 模型具备白指数重合性、线性规律重合性、二次规律重合性和三次规律重合性的特点，并且具有伸缩变换一致性。利用最优化理论探讨了CDGM(1, 1) 模型的基值迭代问题，同时提供了模型预测的具体步骤和算法。通过实例对比分析了 CDGM(1, 1)，DGM(1, 1) 和 NDGM(1, 1) 这三个模型的预测效果，结果显示CDGM(1, 1) 模型在预测精度与模拟准确性方面均有显著提升。