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灰色系统模型可经反馈误差得以改善
美国归侨冯向军博士,2017年6月19日写于美丽家乡
本文不讨论是否非要用邓聚龙教授在电脑技术不是很发达的上个世纪八十年代所发展起来的GM(1,1)模型来建模。本文要展示的是多项式灰色系统模型可经反馈误差得以改善。
以下是A股茅台酒2017年6月7日至14的收盘价。
日期 | 收盘价 |
2017/6/14 | 474.39 |
2017/6/13 | 473.04 |
2017/6/12 | 472.88 |
2017/6/9 | 465.74 |
2017/6/8 | 464.31 |
2017/6/7 | 459.37 |
我们先用多项式灰色系统模型对经二次累加的A股茅台酒2017年6月7日至14的收盘价建模,然后还原以上原始数据的无累加模型数据,得到关于原始数据的无累加模型数据与原始数据之间的误差error。再把误差error作为一种负反馈加入到二次累加建模中重新建模,结果发现发现再次还原后的关于以上原始数据的无累加模型数据,从整体上而言更加逼近原始数据。以上所术事实得到了下面的表格的支持。
改进后灰色系统模型数据 | 初始灰色系统模型数据 | 原始数据 | 误差(%) | 改进后的误差(%) |
472.08 | 477.68 | 474.39 | 0.69 | -0.49 |
472.29 | 477.38 | 473.04 | 0.92 | -0.16 |
474.30 | 472.61 | 472.88 | -0.06 | 0.30 |
466.82 | 462.34 | 465.74 | -0.73 | 0.23 |
462.31 | 460.69 | 464.31 | -0.78 | -0.43 |
459.18 | 463.38 | 459.37 | 0.87 | -0.04 |
改进后的二次累加模型则如下图所示。
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GMT+8, 2024-12-24 04:04
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