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基于扩展卡尔曼滤波和GSA的多变量灰色经济预测模型

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提出一种多变量灰色预测模型.该方法使用扩展卡尔曼滤波(EKF)实现灰色预测模型的参数估计和预测,同时在扩展卡尔曼滤波步骤中引入万有引力算法(GSA)识别未知噪声统计特性.为了验证模型的有效性,利用山西省2003-2012年的国民生产总值(GDP)及其相关影响指标进行预测,与使用最小二乘法进行模型参数估计的多变量灰色模型(MGM)相比,提出的模型的预测准确性更高.
A Multivariate Grey Economic Prediction Model Based on Extended Kalman Filter and GSA

高志熙、韩晓红

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山西清众科技股份有限公司,山西太原,030024

太原理工大学,山西太原,030024

灰色预测 EKF GSA MGM 国民生产总值指数

山西省自然科学基金资助项目

201801D121136

2020

山西科技
山西省科技发展战略研究所

山西科技

影响因子：0.29
ISSN：1004-6429
年,卷(期)：2020.35(2)
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