Resumen

El modelo Bernoulli gris no lineal, abreviado como NGBM(1,1), ha sido aplicado con éxito en los campos de control, predicción y toma de decisiones, especialmente en la predicción de series temporales no lineales de pequeñas muestras. Sin embargo, aún existen algunos problemas para mejorar la precisión de predicción de NGBM(1,1). En este artículo, proponemos un novedoso modelo Bernoulli gris no lineal optimizado para pronosticar el PIB de China. En el nuevo modelo, la estructura y los parámetros de NGBM(1,1) se optimizan simultáneamente. Especialmente, el último elemento de la secuencia del operador generador acumulativo de primer orden (1-AGO) se toma como condición inicial, luego el valor de fondo se reconstruye optimizando los pesos de los valores vecinos en la secuencia 1-AGO, basándose en la minimización de la suma de errores porcentuales absolutos, y finalmente, establecemos el nuevo modelo basado en el mecanismo de desplazamiento. La

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Modelo Bernoulli gris no lineal; NGBM(1,1); Precisión de predicción; Modelo optimizado; Pronóstico; PIB de China
• Keywords:Nonlinear grey Bernoulli model; NGBM(1,1); Prediction accuracy; Optimized model; Forecasting; China GDP