Resumen

En este documento, se construyen el modelo de combinación ponderada óptima y el modelo fraccional gris. Los coeficientes del modelo de combinación ponderada óptima se determinan minimizando la suma de los cuadrados de los residuos de cada modelo. Por otro lado, el orden fraccional conforme óptimo y el coeficiente del valor de fondo dinámico se determinan mediante el algoritmo evolutivo inspirado en la mecánica cuántica (QIEA). Tomando la población residente de 2008 a 2018 como objeto de investigación, se utilizaron el modelo de combinación ponderada óptima y el modelo fraccional gris para estudiar los valores estimados y predichos. Los resultados se comparan y analizan. Los resultados muestran que el modelo fraccional gris es mejor que el modelo de combinación ponderada óptima en la estimación de los valores. El modelo de combinación ponderada óptima es mejor que el modelo fraccional gris en la predicción. Además, se encuentra que el modelo fraccional gris es muy adecuado para los valores de datos que son grandes y los cambios

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Modelo de combinación ponderada óptima; Modelo gris fraccional; Coeficientes; Algoritmo evolutivo inspirado en la mecánica cuántica; Población residente; Estimación
• Keywords:Optimal weighted combination model; Fractional grey model; Coefficients; Quantum inspired evolutionary algorithm; Resident population; Estimation