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广义灰色多变量GM(1,N)模型及算法研究

彭琨琨  肖新平  
【摘要】:为了提高多变量灰色系统的建模和预测精度,本文基于广义累加生成和传统的GM(1,N)模型,建立了广义灰色多变量GM(1,N)模型,将传统的GM(1,N)模型进行了推广,同时研究了广义灰色多变量GM(1,N)模型的参数包,并且给出了模型的近似时间响应式以及模型的累减还原式,同时讨论了广义灰色多变量GM(1,N)模型的算法,最后实例表明,基于微粒群算法的广义灰色多变量GM(1,N)模型的精度高于传统的GM(1,N)模型,因此本文中新模型是有效可行的。

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