【摘 要】
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针对传统的GM（1,N）模型在进行货运量预测时存在误差较大的情况,应用等维灰度递补的思想,通过对传统GM（1,N）模型进行改进,将新的预测数据替换最初的数据,提出一种改进的GM（1,N）模型
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针对传统的GM（1,N）模型在进行货运量预测时存在误差较大的情况,应用等维灰度递补的思想,通过对传统GM（1,N）模型进行改进,将新的预测数据替换最初的数据,提出一种改进的GM（1,N）模型。通过2种模型预测结果的对比分析可以看出：改进的GM（1,N）模型在预测精度方面较传统的GM（1,N）模型有大幅度提高。该模型能够更加及时、准确地反映数据的变化,且计算简便、精度较好,在货运量预测领域有着较高的实用及研究价值。
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