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研究表明,GM(1,1)模型的背景值构造方法是影响其建模精度的一个重要因数。文章研究了已有的相关文献中关于背景值的构造方法,进而提出了一种新的背景值构造方法,其具有更好的适应性。同时,为了进一步提高灰色GM(1,1)模型的模拟及预测精度,利用拟合值和原始值平方和误差最小对预测模型的初始值进行了优化。文章改进的优化GM(1,1)模型既适用于对低增长指数的数据也适用于对高增长指数的数据进行GM(1,1)预测实例建模结果展示了其具有更高的精度和适应性。 相似文献
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为了提高GM（1,1）模型在天然气需求预测中的精度和普遍适用性,首先分析了传统GM（1,1）模型存在的不足,提出了改进方法,在传统GM（1,1）模型基础上通过对模型系数进行优化修正,降低预测模型的模型系数,建立了改进的GM（1,1）预测模型。利用四川2000～2007年天然气消费量统计数据对传统GM（1,1）、无偏GM（1,1）和改进GM（1,1）进行了对比预测分析。分析结果表明改进GM（1,1）模型具有较高的精度。 相似文献
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