【摘 要】
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上海市金融机构各项存款余额数据序列分布呈非齐次指数性的特点,传统的灰色预测模型难以获得理想的效果。无偏差GM(1,1,k)模型从灰导数和背景值两个角度优化,实现了对于非齐
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71903198)
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上海市金融机构各项存款余额数据序列分布呈非齐次指数性的特点,传统的灰色预测模型难以获得理想的效果。无偏差GM(1,1,k)模型从灰导数和背景值两个角度优化,实现了对于非齐次指数函数的无偏拟合。本文运用无偏差GM(1,1,k)模型对上海市金融机构各项存款余额进行了预测,结果显示:模型的平均预测误差为4.93302%,比传统GM(1,1,k)模型的平均预测误差6.03370%降低了18.23207%;比经典GM(1,1)模型的平均预测误差5.21738%降低了5.45840%。近期模型的预测精度更高。
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于小平艺术简历 1957年生于安徽芜湖,1982年毕业于浙江美术学院雕塑系,1988年湖北美术学院雕塑专业研究生毕业,并留校任教。现为湖北美术学院雕塑专业副教授。
Yu Xiaoping