【摘 要】
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灰色预测模型是解决小样本、不确定性信息系统的有效技术。但随着数据采集技术和方式的提升，样本越来越多，局限的样本长度适应性限制了灰色预测在不同领域的应用。针对这一问题，本文提出基于数据驱动的动态局部累加生成（DPAGO），并构建出动态局部累加离散灰色模型（DPDGM（1，1））和离散灰色季节模型（DPDGSM（1，1））。为了验证新模型在较大样本情景下的预测性能，将新模型应用于不同频率、样本长度不同
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（72001107，72271120）； 江苏省研究生科研与实践创新计划项目（KYCX22＿2987）；
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灰色预测模型是解决小样本、不确定性信息系统的有效技术。但随着数据采集技术和方式的提升，样本越来越多，局限的样本长度适应性限制了灰色预测在不同领域的应用。针对这一问题，本文提出基于数据驱动的动态局部累加生成（DPAGO），并构建出动态局部累加离散灰色模型（DPDGM（1，1））和离散灰色季节模型（DPDGSM（1，1））。为了验证新模型在较大样本情景下的预测性能，将新模型应用于不同频率、样本长度不同、数据形态各异的三类案例，即年度GDP，季度发电量和月度原煤产量，同时选用多种对比模型进行比较。结果表明：新模型对较长样本下的建模效果较好，其模拟和预测精度均优于对比模型，包括ARIMA、SARIMA（SARIMA-GARCH）、SVR、BPNN、Holt-Winters、DGM（1，1）和DGSM（1，1），这为灰色理论在较大样本系统的建模提供了新的预测方法和思路，拓展了其应用场景。
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