基于小波变换和DGM(2,1)的我国钢铁产量预测

基于小波变换和DGM(2,1)的我国钢铁产量预测

论文摘要

我国粗钢产量数据序列呈波浪上升趋势,传统的灰色预测方法难以获得理想的预测效果.小波变换可以去除原始信号中的噪声,将非平稳的时间序列转化为较为平稳的时间序列.DGM(2,1)模型对适合变化复杂的时间序列的预测.运用小波变换和灰色DGM(2,1)模型对我国粗钢产量额进行来了预测,结果显示:模型的平均预测误差为1.744 9%,比普通DGM(2,1)的5.143 9%减小了66.078 3%,比灰色GM(1,1)模型的3.422 1%减小了49.010 8%,由模型预测得到2019年我国粗钢产量为93 151.009 4万t.

论文目录

  • 1 小波灰色DGM(2,1)模型
  •   1.1 小波变换原理
  •   1.2 小波变换去噪
  •   1.2 灰色DGM(1,1)模型
  • 2 我国粗钢产量的预测
  • 3 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王艳,徐小梅

    关键词: 粗钢,产量,预测,小波变换

    来源: 江苏建筑职业技术学院学报 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,工程科技Ⅰ辑,经济与管理科学

    专业: 数学,冶金工业,宏观经济管理与可持续发展,工业经济

    单位: 华中科技大学机械工程与科学学院

    基金: 湖北省自然科学基金项目(2017CFB114)

    分类号: F224;F426.31

    DOI: 10.19712/j.cnki.jsjyxb.2019.03.012

    页码: 50-53

    总页数: 4

    文件大小: 932K

    下载量: 69

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