【摘 要】
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灰色系统理论对少量数据信息及不确定性问题的应用研究具有很好的优越性。GM模型是灰色系统的核心内容，目前许多学者对GM(1,1)进行了大量研究，结果表明GM(1,1)属于单序列模型，对
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灰色系统理论对少量数据信息及不确定性问题的应用研究具有很好的优越性。GM模型是灰色系统的核心内容，目前许多学者对GM(1,1)进行了大量研究，结果表明GM(1,1)属于单序列模型，对于现存较多复杂系统的预测是不适用的， GM(1,N)属于多因素模型，研究如何提高GM(1,N)的模拟和预测精度是很有必要的。 累积法具有计算简明、效率和精度高等优势，本文提出新息累积GM(1,N)模型，即累积GM(1,N)模拟和新息累积GM(1,N)预测模型。通过累积法完成GM(1,N)的参数辨识，进行模拟；考虑不同初始条件对灰色作用量优化后的新息累积GM(1,1)模型的影响，用极值必要条件确定初值改进模型，同时提出并证明初值优化有效区间，将改进的新息累积GM(1,1)模型用于GM(1,N)相关列的向外推算，获得数据点K的各个相关序列，将其代入派生模型，完成主序列中数据点K的预测过程，接着考虑新息因素，放弃最旧的数据信息，重复上述步骤依次完成数据点K以后的主序列预测。最后仿真实例表明本文所提的新息累积GM(1,N)模型与原始GM(1,N)相比，无论在模拟还是预测方面的精度都是较为优越的。
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