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改进的灰色拓扑预测结合了GM（1,1）模型、拓扑预测与最小二乘法.它通过对一些具有波动性的少量数据进行分析得出比较接近实际的预测值,较大程度上减少了误差.本文通过使用该算法,很好地对高考考生填报志愿时要报考学校的下一年分数进行了预测,验证了它的实际运用价值.
改进的灰色拓扑预测在指导考生填报志愿中的应用
【摘 要】
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改进的灰色拓扑预测结合了GM（1,1）模型、拓扑预测与最小二乘法.它通过对一些具有波动性的少量数据进行分析得出比较接近实际的预测值,较大程度上减少了误差.本文通过使用该算法
【机 构】
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鲁东大学数学与信息学院
【出 处】
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佳木斯大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2009年5期
【基金项目】
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基金项目：2007年大学生科技创新基金项目.
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