基于EGA算法的非线性残差灰色Verhulst组合预测模型

"这篇论文研究了基于EGA（精英遗传算法）的小样本非线性残差灰色Verhulst计量组合预测模型，旨在解决在复杂经济系统下时间序列预测中的小样本非线性残差问题。传统的计量模型在处理残差信息时可能存在不足，导致预测精度较低。论文中采用了非线性残差灰色Verhulst模型，通过结合精英策略的EGA算法，建立了组合预测模型，提高了预测准确性。作者还提出了新的多准则优化方法来解决NP完全问题，并通过实证研究证明了基于EGA算法的模型具有更快的收敛速度、更好的拟合效果和更高的预测精度。" 本文详细探讨了如何利用非线性残差灰色Verhulst模型来改进传统计量模型的预测性能。灰色Verhulst模型是一种基于灰色理论的时间序列预测模型，能够处理含有不确定性和不完全信息的数据。然而，在小样本情况下，模型可能会遇到非线性残差问题，这会影响其预测效果。为了解决这个问题，研究者引入了EGA算法，这是一种优化算法，其精英策略能够保留每一代中的优秀解，以加速收敛并保持解决方案的多样性。 在算法实现逻辑流程方面，论文详细描述了如何应用EGA算法来构建灰色Verhulst计量组合预测模型。首先，通过非线性残差分析来识别数据的非线性特征，然后使用灰色Verhulst模型进行初步建模。接着，EGA算法被用来优化模型参数，寻找最佳的组合预测模型。在这个过程中，提出了新的多准则优化策略，这有助于解决NP完全问题，即在有限时间内找到近似最优解。 实证研究部分，论文对比分析了基于EGA算法的模型与其他方法的预测效果，结果显示，基于EGA的模型在收敛速度、拟合度和预测精度上均表现出优势。这表明，该模型特别适用于处理复杂经济系统下的小样本非线性残差时间序列预测问题。 这篇论文提供了一种创新的预测方法，结合了灰色系统理论与遗传算法的优势，为小样本非线性时间序列预测提供了有力工具，对于经济分析、决策支持等领域具有实际应用价值。