【摘 要】
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传统灰色Verhulst模型对于饱和发展状态的S型过程有较好的预测精度,但对于具有随机波动特征的S型过程预测效果并不理想。针对以上问题,为了提高预测精度,本文在传统灰色Verhu
【机 构】
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南京航空航天大学经济与管理学院; 南通大学理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71111130211;71171113;71363046);教育部人文社会科学研究青年项目(13YJC790198);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXZZ13 0184);中央高校基本科研业务费专项;南通市科技计划项目(HS2013026)
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传统灰色Verhulst模型对于饱和发展状态的S型过程有较好的预测精度,但对于具有随机波动特征的S型过程预测效果并不理想。针对以上问题,为了提高预测精度,本文在传统灰色Verhulst模型及动力系统自忆性原理的基础上,构建了一类改进的灰色Verhulst自忆性模型,新模型充分利用了历史观测数据、克服了传统灰色Verhulst模型无法描述波动特征的局限性。通过实例分析,表明所构建模型能够充分体现S型过程中的随机波动特征,具有理想的拟合预测效果。
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