【摘 要】
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针对传统GM(1,1)预测模型对初始值依赖程度较高,预测结果波动性大的问题,采用一次累加方法对初始值进行修正,构建了1-AGO-GM(1,1)模型.并以北京市2008—2017年火灾死亡人数预
【机 构】
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安徽新华学院土木与环境工程学院,合肥建工第一建筑工程有限责任公司
【基金项目】
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安徽新华学院科研团队研究项目(2016td012);安徽省大学生创新创业训练计划项目(AH201512216014)
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针对传统GM(1,1)预测模型对初始值依赖程度较高,预测结果波动性大的问题,采用一次累加方法对初始值进行修正,构建了1-AGO-GM(1,1)模型.并以北京市2008—2017年火灾死亡人数预测分析为实例,进行相应的拟合运算,对比两种模型的运算误差,结果表明改进型GM(1,1)预测精度更高,能够取得良好的预测效果.
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