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GM(1,1)灰数递补动态预测

王学萌  杜鹃  
【摘要】:文献[1]中提出"等维灰数递补动态预测",在许多领域得到广泛的应用,取得了较好的预测效果。但为保持"等维预测",使原始数据逐步减少,以致到后来成为预测灰数的滚动延伸,从理论上降低了中长期预测的可信程度。因此,本文提出不要求保持等维的GM(1,1)灰数递补预测方法,既有效利用新的信息—预测灰数,对模型的灰参数逐步进行修正,又保持原始数据对序列发展态势的遗传功能,具有GM(1,1)模型独特的灰色动态特征,解决了对GM(1,1)模型"用一个白化方程参数进行中长期预测"的质疑。

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