典型文献
基于全信息初值优化的GM(1,1)模型在物流行业中的应用
文献摘要：
针对传统灰色GM(1,1)模型预测精度不高的缺点,提出了基于全信息初值优化的GM(1,1)模型,并探讨其参数求解方法.首先,根据"新信息优先""信息充分利用"等原理构造了全信息初值,对原始序列每一个分量进行加权构造全信息初值,然后构建非线性规划求解初值参数,最后利用构建的模型预测我国物流行业发展规模,并对比传统灰色模型预测结果,发现新模型具有更高的模拟预测精度.
文献关键词：
GM(1;1)模型;初值优化;非线性规划;物流行业规模预测
中图分类号：
作者姓名：
严亚波
作者机构：
江南大学 商学院,江苏 无锡 214122
文献出处：
引用格式：
[1]严亚波-.基于全信息初值优化的GM(1,1)模型在物流行业中的应用)[J].物流工程与管理,2022(06):26-30
A类：
物流行业规模预测
B类：
全信息,初值优化,GM,求解方法,新信息,原理构造,非线性规划,规划求解,值参,发展规模,灰色模型预测,模拟预测
AB值：
0.241814
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