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GM(1,1)模型在不确定或有限的样本中表现出了较好的预测性能,但仍存在改进的空间.本文提出了一种基于自适应数据的背景值优化方法,数值模拟结果表明,所提出的方法能够提高GM(1,1)模型的预测精度.
基于自适应数据的GM(1,1)模型背景值优化方法
【摘 要】
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GM(1,1)模型在不确定或有限的样本中表现出了较好的预测性能,但仍存在改进的空间.本文提出了一种基于自适应数据的背景值优化方法,数值模拟结果表明,所提出的方法能够提高GM(
【机 构】
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百色学院数学与统计学院,广西科技大学理学院
【出 处】
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山西师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2019年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11561006);广西高校中青年教师提升项目(KY2016LX354)
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