【摘 要】
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文章通过将背景值改造为原始序列连续化后的原函数形式,从而使灰色微分方程与白化微分方程更加匹配,然后基于白化微分方程的解y(t)不再是原始序列的一次累加函数这一基本事实
【基金项目】
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四川省应用基础研究项目(2008JY0112),四川省高等教育人才培养质量和教学改革资助项目(P09264)
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文章通过将背景值改造为原始序列连续化后的原函数形式,从而使灰色微分方程与白化微分方程更加匹配,然后基于白化微分方程的解y(t)不再是原始序列的一次累加函数这一基本事实,因此不再使用传统的累减还原方法,而是将y(t)直接求导获得模拟预测公式,经过严格理论证明了本文模型具有白化指数重合性、系数重合性以及平移常数重合性,从而较原始NGM(1,1,K)模型而言,该模型具有对高低增长指数序列都能适用的优势。
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