【摘 要】
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传统多变量MGM（1,m）模型在求解灰色微分方程组时以序列矩阵X（1）中各序列的第一个分量组成的向量作为初始条件进行建模,没有充分利用新信息。基于新信息优先原理,在传统多变量MGM（1
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71071077);中央高校基本科研业务费专项资金项目(NS2012029);南京航空航天大学基本科研业务费资助(NS2013080)
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传统多变量MGM（1,m）模型在求解灰色微分方程组时以序列矩阵X（1）中各序列的第一个分量组成的向量作为初始条件进行建模,没有充分利用新信息。基于新信息优先原理,在传统多变量MGM（1,m）模型建模的基础上,本文提出把序列矩阵X（1）中各序列的第n个分量组成的向量作为灰色微分模型的初始条件,对传统多变量MGM（1,m）模型进行改进,以提高模型的预测精度。最后,通过一个算例验证模型的改进效果。
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