【摘 要】
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数据由于受外界环境影响多呈现非线性特征,因此GM(1,1)幂模型具有更加广阔的应用前景。文章整理归纳近年来有关GM(1,1)幂模型的论文,发现大部分学者在模型参数优化问题上研究
【机 构】
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中国科学技术大学管理学院,巢湖学院数学与统计学院
【基金项目】
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安徽省自然科学基金重点项目(KJ2016A505),安徽省高校优秀青年骨干人才国内访问研修项目(gxgnfx2018034),安徽省重点教学研究项目(2016jyxm0691)
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数据由于受外界环境影响多呈现非线性特征,因此GM(1,1)幂模型具有更加广阔的应用前景。文章整理归纳近年来有关GM(1,1)幂模型的论文,发现大部分学者在模型参数优化问题上研究较多,主要考虑改变初始条件、背景值选取、灰导数改进、参数求解等问题,以MLS法、PSO算法为主要研究方法。在未来的研究中,关于GM(1,1)幂模型的应用将会在更大范围展开,伴随新形势下产生的特殊数据,也将会产生更合适的GM(1,1)幂模型的衍生模型。
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