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基于Newton?Cotes求積公式的GM(1,1)模型優(yōu)化研究
關(guān)鍵詞：背景值 灰色動態(tài)序列預(yù)測模型 改進(jìn)模型 預(yù)測精度
摘要：通過GM(1,1)模型構(gòu)建過程發(fā)現(xiàn),背景值的構(gòu)造方式是影響模型預(yù)測精度的主要因素之一。為了提高GM(1,1)模型的預(yù)測精度,從背景值的幾何意義出發(fā),依據(jù)數(shù)據(jù)序列生成指數(shù)規(guī)律建立灰色動態(tài)序列預(yù)測模型,結(jié)合數(shù)值積分理論中的三、四階Newton-Cotes求積公式提出兩種背景值改進(jìn)方法。與此同時(shí),就發(fā)展系數(shù)不同取值以及不同預(yù)測步數(shù)兩種情形分析了改進(jìn)方法的適用范圍。實(shí)例結(jié)果表明,兩種改進(jìn)背景值后的GM(1,1)模型對預(yù)測精度有著顯著提高,并且擴(kuò)展了GM(1,1)模型的適用性。
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