【摘 要】
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为了更准确地预测职业病,在传统GM（1,1）模型的基础上,提出改进的非线性GM（1,1）模型,在传统的GM（1,1）模型中引入弱化算子,将紧邻均值与原始数据之间的线性假设改为非线性假设,提高曲
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目（51404305）,国家自然科学基金资助项目（51504286）, 中南大学中央高校基本科研业务费专项资金（2017zzts631）
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为了更准确地预测职业病,在传统GM（1,1）模型的基础上,提出改进的非线性GM（1,1）模型,在传统的GM（1,1）模型中引入弱化算子,将紧邻均值与原始数据之间的线性假设改为非线性假设,提高曲线的拟合度。以2005—2014年的全国职业病例数为研究对象,进行数据拟合和预测分析,其中以2014年职业病例数作为验证数据,并利用后验差比值和小误差概率2个参数,检验该改进模型的预测精度。由应用实例的分析结果可知：在职业病发病趋势的预测方面,改进的非线性GM（1,1）模型的预测精度提高到一级,曲线拟合度较高,预测得
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