【摘 要】
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文章对传统的GM(1,1)模型进行了改进,用来预测上海市消费者信心指数(CCI)这种小样本振荡序列。首先建立了最优维度GM(1,1)模型,模型的维度根据方差比C和小残差概率p综合得到,
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文章对传统的GM(1,1)模型进行了改进,用来预测上海市消费者信心指数(CCI)这种小样本振荡序列。首先建立了最优维度GM(1,1)模型,模型的维度根据方差比C和小残差概率p综合得到,但结果显示最优维度GM(1,1)模型不能提高预测精度。其次建立了灰色区间GM(1,1)模型,在区间上下界序列加权时采用了归均和线性规划的思想,求出最优权重对上下界序列预测值加权得到灰色区间GM(1,1)模型预测值,结果表明灰色区间GM(1,1)模型可以显著提高预测精度,所以这种灰色区间GM(1,1)模型更加适合于小样本振荡序
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