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论文就修正GM(1,N)预测模型的误差,提出了新方法。使用BP神经网络对预测模型的残差进行预测,得到的残差预测值对所建模型的预测值进行残差修正,以减少因子变量预测误差对行为变量预测的影响。实践表明这些改进模型可以有效地提高GM(1,N)模型的预测精度。
改进的灰色GM(1,N)模型在经济中的预测与应用
【摘 要】
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论文就修正GM(1,N)预测模型的误差,提出了新方法。使用BP神经网络对预测模型的残差进行预测,得到的残差预测值对所建模型的预测值进行残差修正,以减少因子变量预测误差对行为
【机 构】
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南阳理工学院数学系
【出 处】
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宜春学院学报
【发表日期】
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2010年04期
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