【摘 要】
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对灰色GM(1,N)模型加以改进,提出残差修正GM(1,N)模型。运用残差修正GM(1,N)模型对武汉市住户存款余额进行预测,取得了较好的效果:平均预测误差为11.78015%,比传统灰色GM(1,N
【基金项目】
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湖北省自然科学基金项目“信号处理和信息融合技术研究”(2017CFB213)
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对灰色GM(1,N)模型加以改进,提出残差修正GM(1,N)模型。运用残差修正GM(1,N)模型对武汉市住户存款余额进行预测,取得了较好的效果:平均预测误差为11.78015%,比传统灰色GM(1,N)模型的平均预测误差18.776 38%减小了37.26080%,近期预测误差更小,2017年预测误差仅为0.60452%。研究还发现,影响武汉市住户存款余额的因素由大到小依次为城镇化率、城镇居民收入、农村居民收入、人口数量。
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