张飞
,
郭义
黄金
doi:10.3969/j.issn.1001-1277.2008.09.007
传统的GM(1,1)灰色理论模型,一般适用于等时距数据序列的模拟预测.本文针对数据序列本身要满足灰指数规律,当灰数据发生跨越增长的时候,采用传统的GM(1,1)模型预测精度比较差,而且从GM(1,1)模型的建模基础考虑,预测精度受初始值和背景值影响很大.由于客观条件的影响,边坡数据序列的获得有的时候不可能达到严格的等时距的数据序列,从而建立起适合边坡变形值预测的GM(1,1)模型.
关键词:
边坡变形
,
GM(1,1)
,
灰色
,
预测
