【摘 要】
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考虑新旧数据对预测效果具有不同影响,对原始数据建立了一种改进的滑动平均预处理方法。在此基础上,通过引入遗忘因子对新旧数据进行不同加权,提出了渐消记忆离散GM（1,1）模型。
【机 构】
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重庆大学自动化学院,重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室,重庆大学计算机学院
【基金项目】
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教育部博士点专项基金（20090191110022）, 国家高技术研究发展计划（511-0910-1031）, 中央高校基本科研业务费（CDJZR10170010）资助
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考虑新旧数据对预测效果具有不同影响,对原始数据建立了一种改进的滑动平均预处理方法。在此基础上,通过引入遗忘因子对新旧数据进行不同加权,提出了渐消记忆离散GM（1,1）模型。针对GM（1,1）模型求解计算开销大的问题,给出一种渐消记忆离散GM（1,1）模型的在线实时递推预测算法。将该模型及递推算法用于交通事故预测和区域货物周转量预测,结果表明渐消记忆离散GM（1,1）模型加强了模型的实时跟踪能力,在避免矩阵求逆的同时,提高了预测精度。
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