【摘 要】
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针对传统的GM（1,1）模型,分析了其预测结果与实际过程存在的偏差,通过GM（1,1）模型与自回归滑动平均模型相结合的方法以弥补偏差。以钦州市1999-2009年及2005-2009年城市供水总量这
【机 构】
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中国科学院地球环境研究所,中国科学院研究生院
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针对传统的GM（1,1）模型,分析了其预测结果与实际过程存在的偏差,通过GM（1,1）模型与自回归滑动平均模型相结合的方法以弥补偏差。以钦州市1999-2009年及2005-2009年城市供水总量这两组基础数据对本文所建模型进行验证,并利用此模型预测了钦州市2010-2018年需水量。通过与其他预测模型的对比,进一步证明了本文所提新方法具有更高的预测精度、更强的数据拟合能力及更强的适应性,在小样本的预测上显示出新模型特有的优越性。在时间序列短、原始数据序列波动大的情况下,对于需水量预测这类复杂的问题,本文
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