【摘 要】
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鉴于传统DGM（1,1）模型建模过程中假定原始数据序列服从近似指数增长规律,且以数据序列的第1个数据保持不变得出预测结果的缺陷,利用组合函数＂对数-幂函数＂对原始数据进行处理,使
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鉴于传统DGM（1,1）模型建模过程中假定原始数据序列服从近似指数增长规律,且以数据序列的第1个数据保持不变得出预测结果的缺陷,利用组合函数＂对数-幂函数＂对原始数据进行处理,使其符合灰色预测模型的建模规律,引入遗传算法寻求离散灰色模型初始迭代值的最优解,建立了基于组合函数和遗传算法改进的离散灰色模型。负荷预测案例得出所建模型的平均相对误差（MAPE）为0.892%,而GM（1,1）预测的MAPE为1.580%,DGM（1,1）预测的MAPE为1.343%,证明该改进模型有效提高了预测精度。
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