【摘 要】
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为提高GM（1,N）模型的预测精度,改进其参数估计的方法,提出基于新息优先累积法的模型。对普通累积法的累加顺序进行改进,使越新的信息的累加权重越大,越旧的信息的累加权重越小
【机 构】
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桂林电子科技大学数学与计算科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（71561008）, 广西自然科学基金（2014GXNSFAA118010）, 广西教育厅科研项目（KY2015YB113）
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为提高GM（1,N）模型的预测精度,改进其参数估计的方法,提出基于新息优先累积法的模型。对普通累积法的累加顺序进行改进,使越新的信息的累加权重越大,越旧的信息的累加权重越小。将新息优先累积法用于GM（1,N）模型的参数估计,建立基于新息优先累积法的GM（1,N）模型。以我国水电发电量和广西农业总产值为例进行预测实验。结果表明,改进的GM（1,N）模型的预测精度明显高于基于最小二乘法的传统GM（1,N）模型,改进后的模型是一种有效的预测模型。
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