A novel grey forecasting model with generalised fractal derivative and its optimisation

粒子群优化 均方误差 分形 计算机科学 领域(数学) 可靠性(半导体) 算法 数学优化 数据挖掘 数学 统计 量子力学 物理 数学分析 功率(物理) 纯数学
作者
Lina Jia,Mingyong Pang
出处
期刊:Grey systems [Emerald Publishing Limited]
卷期号:14 (3): 543-560
标识
DOI:10.1108/gs-11-2023-0109
摘要

Purpose The purpose of this paper is to propose a new grey prediction model, GOFHGM (1,1), which combines generalised fractal derivative and particle swarm optimisation algorithms. The aim is to address the limitations of traditional grey prediction models in order selection and improve prediction accuracy. Design/methodology/approach The paper introduces the concept of generalised fractal derivative and applies it to the order optimisation of grey prediction models. The particle swarm optimisation algorithm is also adopted to find the optimal combination of orders. Three cases are empirically studied to compare the performance of GOFHGM(1,1) with traditional grey prediction models. Findings The study finds that the GOFHGM(1,1) model outperforms traditional grey prediction models in terms of prediction accuracy. Evaluation indexes such as mean squared error (MSE) and mean absolute error (MAE) are used to evaluate the model. Research limitations/implications The research study may have limitations in terms of the scope and generalisability of the findings. Further research is needed to explore the applicability of GOFHGM(1,1) in different fields and to improve the model’s performance. Originality/value The study contributes to the field by introducing a new grey prediction model that combines generalised fractal derivative and particle swarm optimisation algorithms. This integration enhances the accuracy and reliability of grey predictions and strengthens their applicability in various predictive applications.
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